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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于通道注意力机制残差卷积网络的电器识别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：CN115795308B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202211532995.7，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于通道注意力机制残差卷积网络的电器识别方法是由屈雷涛;董伟;张帆;孔亚广;赵晓东设计研发完成，并于2022-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于通道注意力机制残差卷积网络的电器识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于通道注意力机制残差卷积网络的电器识别方法。首先通过事件检测算法获取单电器的稳态高频电流及电压信息样本集，并分为训练集与测试集。其次基于训练集电流和电压信息，构建每一类电器的三种电器特征。然后构建内置多模块的通道注意力机制残差卷积网络，将三种电器特征输入通道注意力机制残差卷积网络，多次迭代训练通道注意力机制残差卷积网络，直至网络达到预先设置的精度，保存网络。最后将测试集构建的三种电器特征输入保存的网络进行电器识别，完成电器识别任务。本发明从电器电信号的时域和频域中根据不同特性构建三类电器特征，提出适配识别模型用于挖掘特征信息，提高电器识别准确率。

本发明授权一种基于通道注意力机制残差卷积网络的电器识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于通道注意力机制残差卷积网络的电器识别方法，其特征在于具体包括以下步骤： 步骤一、通过事件检测算法获取单电器的电流及电压信息样本集，并分为训练集与测试集； 步骤二、基于训练集电器的电流和电压信息，构建每一类电器的三种电器特征； 所述三种电器特征分别为加权V-I轨迹图、马尔科夫转移场图和电流幅频序列编码图，具体过程如下： 1将电流和电压的V-I轨迹映射在大小为的单元网格中； 2计算第r行第c列的阴影子单元格中的V-I轨迹采样点数目占总采样点的权重； 3统计每个单元格的V-I轨迹采样点数目占比，得到加权V-I轨迹图； 4将电流和电压映射在大小为的单元网格中； 5计算V-I轨迹采样点随时间在第j个子单元格向第k个子单元格间的转移概率； 6统计两两子单元格间的转移概率得到马尔科夫转移场图； 7对电流进行快速傅里叶变换获取电流幅频序列X； 8对电流幅频序列X进行改进角编码变换，获取电流幅频序列编码图； 步骤三、构建内置多模块的通道注意力机制残差卷积网络； 步骤四、将三种电器特征输入通道注意力机制残差卷积网络，多次迭代训练通道注意力机制残差卷积网络，直至网络达到预先设置的精度，保存网络； 步骤五、将测试集构建的三种电器特征输入保存的网络进行电器识别，完成电器识别任务； 步骤三所述多模块分别为能量放缩模块和挤压激励模块； 所述能量放缩模块包含卷积层、最大池化层以及采用Sigmoid激活函数的反卷积层； 所述挤压激励模块为全局平均池化层结合两层全连接层构成； 所述通道注意力机制残差卷积网络，先将电流幅频序列编码图输入能量缩放模块，再与加权V-I轨迹图、马尔科夫迁移场图分别输入挤压激励模块，最后输入残差卷积网络。

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