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龙图腾网获悉珠海精实测控技术股份有限公司申请的专利基于人工智能神经网络的风扇异音检测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：CN120853618B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511357479.9，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权基于人工智能神经网络的风扇异音检测方法及装置是由吴川辉;刘亭伟;刘力源;董文龙;吴美琴设计研发完成，并于2025-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能神经网络的风扇异音检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及基于人工智能神经网络的风扇异音检测方法及装置，将风扇声音信号转换为时频图，利用改进的效能网络高效提取多尺度声学特征，通过自适应注意力机制选择多个层级的特征块进行融合，以此保留关键信息。之后，把融合特征输入到胶囊网络中，借助胶囊网络的动态路由机制进一步建模特征间的空间关系与结构依赖，从而增强模型对异音特征的表达力和鲁棒性。最终，通过全连接分类器输出异音检测结果，这有利于实现对风扇异常状态的准确判断。采用改进的效能网络作为特征提取主干网络，其区别于传统复杂深层网络结构，显著降低了模型参数量与计算复杂度，在保障特征表达能力的前提下，更适合部署于资源受限的边缘设备或工业现场的嵌入式系统中。

本发明授权基于人工智能神经网络的风扇异音检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于人工智能神经网络的风扇异音检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S100、在基于轻量化注意力胶囊网络的风扇异音检测模型中，将时频图输入改进的效能网络，进行多尺度特征提取； S200、引入自适应注意力机制，对多个层级的特征块进行加权处理，得到所述特征块的归一化重要性得分； S300、将所述归一化重要性得分从高到低进行排列，动态选取所述归一化重要性得分排列前三的所述特征块，得到三个特征块的输出特征； S400、对三个所述特征块的输出特征进行融合，得到融合特征； S500、将所述融合特征输入胶囊网络，通过胶囊网络的动态路由机制得到高层胶囊的输出向量； S600、将所述高层胶囊的输出向量输入到全连接分类器，输出异音检测结果； 所述步骤S200中， 将多个层级的所述特征块的输出进行线性映射，以得到统一维度的特征表示； 对每一个所述特征块设定一个对应的注意力权重参数； 采用Softmax函数对所述注意力权重参数进行归一化，得到所述特征块的所述归一化重要性得分，所述特征块的所述归一化重要性得分的计算公式表示如下： ， 式中，αm表示所述特征块的所述归一化重要性得分，am为第m个所述特征块的所述注意力权重参数，N为特征块的总数，e为自然常数； 所述改进的效能网络由九个阶段组成，第一阶段包括3×3Conv模块，第二阶段包括3×3卷积核的MBConv1模块，第三阶段包括3×3卷积核的MBConv6模块，第四阶段包括5×5卷积核的MBConv6模块，第五阶段包括3×3卷积核的MBConv6模块，第六阶段包括5×5卷积核的MBConv6模块，第七阶段包括5×5卷积核的MBConv6模块，第八阶段包括3×3卷积核的MBConv6模块，第九阶段包括1×1Conv模块和FC模块。

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