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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利一种进行换相识别、预测的ELM网络模型的获取方法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：CN119482633B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411344364.1，技术领域涉及：H02J3/36；该发明授权一种进行换相识别、预测的ELM网络模型的获取方法是由陈铁;蔡东阁;何思敏;曹颖设计研发完成，并于2022-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种进行换相识别、预测的ELM网络模型的获取方法在说明书摘要公布了：一种进行换相识别、预测的ELM网络模型的获取方法，包括以下步骤：步骤1.对首次换相失败识别模型进行训练；步骤2.对后续换相失败预测模型进行训练；获取的训练后的模型即为进行换相识别、预测的ELM网络模型，本发明的目的是为了对首次换相失败进行识别并对后续换相失败进行预测，以解决现有的换相失败识别、预测方法适用性不足和准确性差且预测速度慢的技术问题。

本发明授权一种进行换相识别、预测的ELM网络模型的获取方法在权利要求书中公布了：1.一种进行换相识别、预测的ELM网络模型的获取方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1.对首次换相失败识别模型进行训练； 步骤1包括以下步骤： 1-1选择满足无限可微的函数g1x作为隐含层节点的激活函数，随机设定输入层与隐含层之间的权值ω1和隐含层节点的阈值b1； 1-2选择准确率最高的函数作为激活函数，通过改变ELM算法的隐含层节点数目，比较不同隐含层节点数时的准确率，从而选择最优的隐含层节点数； 1-3计算隐含层输出矩阵H1； 1-4计算输出矩阵H1的Moor-Penrose广义逆H1+； 1-5计算输出权重β1，得到模型输出； 通过以上步骤完成首次换相失败识别模型训练； 步骤2.对后续换相失败预测模型进行训练； 步骤2包括以下步骤： 2-1选择满足无限可微的函数g2x作为隐含层节点的激活函数，随机设定输入层与隐含层之间的权值ω2和隐含层节点的阈值b2； 2-2选择准确率最高的函数作为激活函数，通过改变ELM算法的隐含层节点数目，比较不同隐含层节点数时的准确率，从而选择最优的隐含层节点数； 2-3计算隐含层输出矩阵H2； 2-4计算输出矩阵H2的Moor-Penrose广义逆H2+； 2-5计算输出权重β2，得到模型输出； 通过以上步骤完成后续换相失败识别模型训练； 通过以上步骤获取进行换相识别、预测的ELM网络模型。

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三峡大学，其通讯地址为：443002 湖北省宜昌市大学路8号；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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