广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院曾瑞江获国家专利权
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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院申请的专利基于深度学习的配电网关测试方法、系统、介质及终端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：CN119496724B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411674252.2，技术领域涉及：H04L43/0817；该发明授权基于深度学习的配电网关测试方法、系统、介质及终端是由曾瑞江;黄曙;李志勇;刘宇豪;李金;黄缙华;向昊茜;代仕勇;吴跃隆;陆荟颖;何锐金设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的配电网关测试方法、系统、介质及终端在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的配电网关测试方法、系统、介质及终端，包括：在利用运维调试工具测试被测配电网关时，采集被测配电网关在测试过程中产生的数据，作为测试数据；对所有测试数据进行聚类分析，根据聚类分析结果，对各测试数据进行归类处理，以构成多个厂商的测试样本数据库；采用MAAC算法，基于多个厂商的测试样本数据库，评估运维调试工具执行各个测试动作后所处的局部环境观测状态；采用MAAC算法，基于评估结果分析运维调试工具的测试执行策略，并依照测试执行策略，对被测配电网关进行测试。本发明采用MAAC算法，对多个厂商的测试样本数据库进行深度挖掘，生成适应不同厂商和型号的配电网关的测试执行策略。
本发明授权基于深度学习的配电网关测试方法、系统、介质及终端在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的配电网关测试方法，其特征在于，包括： 在利用运维调试工具测试被测配电网关时，采集所述被测配电网关在测试过程中产生的数据，作为测试数据； 对所有所述测试数据进行聚类分析，根据聚类分析结果，对各所述测试数据进行归类处理，以构成多个厂商的测试样本数据库； 采用MAAC算法，基于所述多个厂商的测试样本数据库，评估运维调试工具执行各个测试动作后所处的局部环境观测状态； 采用MAAC算法，基于所述运维调试工具执行各个测试动作后所处的局部环境观测状态的评估结果，分析运维调试工具的测试执行策略，并依照所述运维调试工具的测试执行策略，对所述被测配电网关进行测试。
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