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龙图腾网获悉福建时代星云科技有限公司申请的专利一种基于albert_tiny模型的DC/DC设备异常预警的方法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：CN119066564B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411018580.7，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于albert_tiny模型的DC/DC设备异常预警的方法及终端是由杜旭鹏;郑其荣;李国伟设计研发完成，并于2024-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于albert_tiny模型的DC/DC设备异常预警的方法及终端在说明书摘要公布了：本发明公开一种DCDC设备异常预警的方法及终端，获取某一时刻的DCDC设备的输入功率、功率效率以及电容温度作为一个采集单元，整合包含第一预设数量的所述采集单元并生成特征序列作为样本；利用第二预设数量的所述样本构建运行序列数据集并利用所述运行序列数据解对深度学习模型进行预训练；构建带有异常数据标注的运行序列数据集对深度学习模型进行微调，生成异常预警判定模型；获取当前DCDC设备的输入功率、功率效率以及电容温度组成的所述样本作为所述异常预警判定模型的输入，并根据所述异常预警判定模型的输出结果判定是否需要发出预警。

本发明授权一种基于albert_tiny模型的DC/DC设备异常预警的方法及终端在权利要求书中公布了：1.一种基于albert_tiny模型的DCDC设备异常预警的方法，其特征在于：包括步骤： S1、获取某一时刻的DCDC设备的输入功率、功率效率以及电容温度作为一个采集单元，整合包含第一预设数量的所述采集单元并生成特征序列作为样本；所述样本是由第一预设数量的采集单元中的输入功率、功率效率以及电容温度构成的三维特征序列； S2、利用第二预设数量的所述样本构建运行序列数据集；利用所述运行序列数据集对albert_tiny模型进行训练，并返回能够表征序列关系和序列状态的深度学习模型；所述深度学习模型中使用全连接层代替原有输入的Embedding层； S3、构建带有异常数据标注的运行序列数据集对深度学习模型进行微调，生成异常预警判定模型； S4、获取当前DCDC设备的输入功率、功率效率以及电容温度组成的所述样本作为所述异常预警判定模型的输入，并根据所述异常预警判定模型的输出结果判定是否需要发出预警； 所述albert_tiny模型运行包括步骤： 输入DCDC设备的输入功率序列、功率效率序列和电容温度序列； 将三个输入序列合并成一个整体序列； 给合并序列每个时间序列添加位置嵌入信息； 对合并序列的每个时间序列做全连接； 将全连接层输出的时间序列与位置嵌入向量进行相加； 通过层归一化对数据进行标准化处理，随后进行dropout操作； 利用Transformer单元进行复杂特征提取。

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