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龙图腾网获悉国网四川省电力公司凉山供电公司申请的专利巡检数据自动化分析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：CN119622573B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411690533.7，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权巡检数据自动化分析方法及系统是由虞强;王晓艺;裴顺恒;余爽;邓萍;荣宇;杨超;邓棋;贺立;刘达明;李挺敏;孙炳华设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本巡检数据自动化分析方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种巡检数据自动化分析方法及系统，通过获取对机房巡检过程中记录在巡检终端的拟异常识别的巡检记录文本，获取巡检记录文本处理神经网络，基于巡检记录文本处理神经网络对拟异常识别的巡检记录文本进行异常记录识别，获得异常记录识别结果，当异常记录识别结果指示识别到异常记录时，在巡检终端中对识别到的异常记录进行显示标记。本申请基于确定出多个目标异常记录识别结果进行迁移学习，迁移效果更佳，同时衡量相同巡检记录文本中内容之间的关联性信息，以及将之和基于表征信息的信息、基于输出的信息进行融合，令被指导神经网络的识别准确性比指导神经网络更高，提高了巡检记录文本处理神经网络的异常记录识别效果。

本发明授权巡检数据自动化分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种巡检数据自动化分析方法，其特征在于，所述方法包括： 获取巡检记录训练文本； 基于事先调试完成的指导神经网络对所述巡检记录训练文本进行异常记录识别，获得第一异常记录识别结果；所述第一异常记录识别结果包括多个第一推理标记窗口、以及多个异常巡检分类对应的第一推理支持系数， 基于被指导神经网络对所述巡检记录训练文本进行异常记录识别，得到第二异常记录识别结果，所述被指导神经网络和所述指导神经网络包含一致的神经网络组成，所述第二异常记录识别结果包括多个第二推理标记窗口、以及多个异常巡检分类对应的第二推理支持系数； 根据所述第一推理支持系数、以及所述第二推理支持系数之间的支持系数相对大小，在所述第一推理标记窗口、以及所述第二推理标记窗口中确定多个待筛选目标异常标记窗口； 根据所述第一推理支持系数、以及所述第二推理支持系数之间的支持系数误差，确定所述待筛选目标异常标记窗口对应的原始误差值； 根据所述原始误差值在多个所述待筛选目标异常标记窗口中筛选得到参考异常标记窗口； 根据所述参考异常标记窗口与其余所述待筛选目标异常标记窗口之间的交并比结果，对其余所述待筛选目标异常标记窗口进行择取，获得设定个数的目标异常记录识别结果； 生成基于表征信息的代价度量函数、基于关联性的代价度量函数、以及基于输出的代价度量函数； 根据所述目标异常记录识别结果的文本内容、所述基于表征信息的代价度量函数、所述基于关联性的代价度量函数、以及所述基于输出的代价度量函数，确定所述表征信息迁移学习代价值、所述关联性迁移学习代价值、以及所述输出迁移学习代价值； 根据所述表征信息迁移学习代价值、所述关联性迁移学习代价值、以及所述输出迁移学习代价值，督促所述被指导神经网络训练，获得巡检记录文本处理神经网络； 获取对机房巡检过程中记录在巡检终端的拟异常识别的巡检记录文本； 获取巡检记录文本处理神经网络； 基于所述巡检记录文本处理神经网络对所述拟异常识别的巡检记录文本进行异常记录识别，获得异常记录识别结果； 当所述异常记录识别结果指示识别到异常记录时，在所述巡检终端中对识别到的异常记录进行显示标记； 其中，所述巡检记录文本处理神经网络是通过事先调试完成的指导神经网络，根据表征信息迁移学习代价值、关联性迁移学习代价值、以及输出迁移学习代价值，进行自我知识提炼获得的，所述表征信息迁移学习代价值为基于所述指导神经网络的表征信息与所述巡检记录文本处理神经网络的表征信息之间的误差获得的，所述关联性迁移学习代价值为基于相同巡检记录文本中不同文本片段之间的关联性获得的，所述输出迁移学习代价值为基于所述指导神经网络的输出与所述巡检记录文本处理神经网络的输出之间的误差获得的。

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国网四川省电力公司凉山供电公司，其通讯地址为：615000 四川省凉山彝族自治州西昌市航天大道二段216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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