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龙图腾网获悉青岛海尔电冰箱有限公司;海尔智家股份有限公司申请的专利基于深度学习的制冷设备运行状态的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：CN115659274B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202211229890.4，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于深度学习的制冷设备运行状态的识别方法及装置是由马坚;曾谁飞;孔令磊;张景瑞;刘卫强;李敏设计研发完成，并于2022-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的制冷设备运行状态的识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明揭示了一种基于深度学习的制冷设备运行状态的识别方法及装置，方法包括：获取制冷设备的实时状态数据和历史状态数据；构建制冷设备运行状态的状态识别模型，状态识别模型包括交互关联模块、差异提取模块，特征融合模块和状态识别模块；将实时状态数据和历史状态数据作为训练集对构建的状态识别模型进行训练；状态识别模块完成制冷设备运行状态的识别。该方法结合了采集器的实时状态数据和制冷设备和或连接制冷设备的智能终端的历史状态数据，全面地获取运行状态的信息，并且融合了实时状态数据和历史状态数据的交互关联特征和差异化特征，识别准确率大大提升，有益于制冷设备系统的运行及效率提升。

本发明授权基于深度学习的制冷设备运行状态的识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的制冷设备运行状态的识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取制冷设备的采集器的实时状态数据、获取所述制冷设备和或连接所述制冷设备的智能终端的历史状态数据； 构建制冷设备运行状态的状态识别模型，其中，所述状态识别模型包括交互关联模块、差异提取模块，特征融合模块和状态识别模块，所述交互关联模块包括依序连接的：时空特征提取模块、语义信息提取模块、交互关联特征提取模块；所述时空特征提取模块为时空特征提取神经网络，所述语义信息提取模块获取所述实时状态数据和所述历史状态数据的语义特征，所述交互关联特征提取模块获取所述实时状态数据和所述历史状态数据的交互关联特征； 将所述实时状态数据和所述历史状态数据作为训练集对构建的状态识别模型进行训练； 所述交互关联模块提取所述实时状态数据和所述历史状态数据之间的交互关联特征，所述差异提取模块提取所述实时状态数据和所述历史状态数据之间的差异化特征，所述特征融合模块对所述交互关联特征和所述差异化特征融合拼接，得到融合特征向量，所述状态识别模块根据所述融合特征向量计算识别结果，完成制冷设备运行状态的识别； 输出运行状态的识别信息； 所述识别方法还包括步骤： 通过预训练的BERT模型获取所述实时状态数据和所述历史状态数据中每个句子的句向量编码； 以Transformer模型作为基础，对Transformer模型的注意力分值计算改为差异分值计算； 通过所述Transformer模型对每一所述句向量编码进行文本分值计算，得到所述差异化特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人青岛海尔电冰箱有限公司;海尔智家股份有限公司，其通讯地址为：266101 山东省青岛市崂山区海尔路1号海尔工业园；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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