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龙图腾网获悉广东九安智能科技股份有限公司申请的专利基于机器学习的设备运行状态自检方法及系统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：CN120337094B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510563028.4，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于机器学习的设备运行状态自检方法及系统是由高振飞;王子亮;陈鹏飞设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的设备运行状态自检方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，更具体地，本发明涉及基于机器学习的设备运行状态自检方法及系统，所述方法包括：获取监控设备的电流序列，利用电流序列的噪声水平，自适应调整SCIForest算法的子样本大小，子样本大小与噪声水平负相关；从电流序列中随机选取若干与子样本大小相同的数据集，利用SCIForest算法构建决策树，并将训练好的决策树部署到监控设备上，以基于训练好的决策树确定的异常得分和预设值的比较结果，自检监控设备的运行状态。本发明可以提高监控设备运行状态自检的效率，同时提高自检结果的准确性。

本发明授权基于机器学习的设备运行状态自检方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的设备运行状态自检方法，其特征在于，包括： 获取监控设备的电流序列； 利用所述电流序列的噪声水平，自适应调整SCIForest算法的子样本大小，所述子样本大小与所述噪声水平负相关； 从所述电流序列中随机选取若干与所述子样本大小相同的数据集，利用SCIForest算法构建决策树，将训练好的决策树部署到监控设备，以基于训练好的决策树确定的异常得分和预设值的比较结果，自检监控设备的状态； 所述噪声水平的获取方法为：计算所述电流序列中任一数据的噪声表现，所述噪声表现与以该数据为中心的预设局部范围内的数据的拟合损失，以及该局部范围内数据的值域和数据的类别数的比值均正相关；电流序列中任一数据的噪声表现： ； 为电流序列中第个数据的噪声表现；为电流序列中的数据序数；为第个数据的局部范围内数据的值域；为第个数据的局部范围内数据的类别数；为第个数据的局部范围内第个数据的拟合值；为第个数据的局部范围内第个数据的取值；为第个数据的局部范围内数据的总数；为绝对值符号；为双曲正切函数； 以类间方差最大化为目标，将所述电流序列中的数据划分为两类，利用噪声表现较大的类别与另一类别的数据量的比值，对所述电流序列的平均噪声表现进行加权，得到所述电流序列的噪声水平。

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