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龙图腾网获悉广东浩博特科技股份有限公司申请的专利智能开关负载识别方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120522557B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511020668.7，技术领域涉及：G01R31/327；该发明授权智能开关负载识别方法及装置是由李厥富;万军平;刘欢设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能开关负载识别方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种智能开关负载识别方法及装置，该方法包括：对智能开关的负载数据进行多尺度时频分解处理，得到多尺度特征矩阵；基于多尺度特征矩阵的维度，对多尺度特征矩阵进行自适应卷积处理，得到自适应卷积输出矩阵；对自适应卷积输出矩阵进行动态池化处理，得到固定维度特征矩阵；对固定维度特征矩阵进行多任务自适应元学习模型构建，得到负载类型识别结果；根据负载类型识别结果，进行加权Focal损失计算，得到优化后的损失函数值；根据优化后的损失函数值，对多任务自适应元学习模型进行更新，多任务自适应元学习模型用于预测智能开关的负载变化。

本发明授权智能开关负载识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种智能开关负载识别方法，其特征在于，所述方法包括： 对智能开关的负载数据进行多尺度时频分解处理，得到多尺度特征矩阵； 基于所述多尺度特征矩阵的维度，对所述多尺度特征矩阵进行自适应卷积处理，得到自适应卷积输出矩阵； 对所述自适应卷积输出矩阵进行维度分析处理，得到第二输入矩阵尺寸和第二目标输出矩阵尺寸；根据所述第二输入矩阵尺寸和所述第二目标输出矩阵尺寸，对池化窗口大小和步长进行动态计算处理，得到自适应池化参数；对所述自适应卷积输出矩阵进行分段处理，得到多个输入子矩阵；根据所述自适应池化参数，对每个所述输入子矩阵进行最大值提取处理，得到局部最大值特征；对所述局部最大值特征进行均值计算处理，得到全局平均池化特征；对所述局部最大值特征进行归一化处理，得到归一化局部最大值特征；对所述全局平均池化特征进行标准化处理，得到标准化全局平均池化特征；根据所述归一化局部最大值特征和所述标准化全局平均池化特征，进行自适应权重计算处理，得到特征融合权重系数；根据所述特征融合权重系数，对所述归一化局部最大值特征和标准化全局平均池化特征进行加权求和处理，得到初始融合特征；对所述初始融合特征进行非线性变换处理，得到非线性融合特征；对所述非线性融合特征进行残差连接处理，得到混合池化特征；对所述混合池化特征进行维度调整处理，得到固定维度特征矩阵； 对固定维度特征矩阵进行多任务自适应元学习模型构建，得到负载类型识别结果； 根据所述负载类型识别结果，进行加权Focal损失计算，得到优化后的损失函数值； 根据所述优化后的损失函数值，对所述多任务自适应元学习模型进行更新，所述多任务自适应元学习模型用于预测智能开关的负载变化。

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