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龙图腾网获悉中国人民解放军火箭军工程大学申请的专利一种基于Mamba深度学习网络的智能预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：CN120822668B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511316080.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于Mamba深度学习网络的智能预测方法及装置是由王兆强;田从宝;胡昌华;郑子扬;冯志超;向前;冷明哲;徐慧;何祯鑫设计研发完成，并于2025-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Mamba深度学习网络的智能预测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于Mamba深度学习网络的智能预测方法及装置，涉及设备性能智能预测领域，该方法包括：获取工业设备传感器监测数据并进行预处理；基于滑动时间窗策略对预处理后的传感器监测数据进行样本生成，得到时间窗口样本；构建Mamba‑GRU并行网络，Mamba‑GRU并行网络包括：线性标记层、Mamba模块、GRU模块、特征融合模块以及全连接层；基于所述时间窗口样本对所述Mamba‑GRU并行网络进行训练，得到性能预测模型；基于所述性能预测模型预测工业设备的剩余使用寿命和健康状态，本申请能够有效结合长周期退化趋势与短时动态特征的互补性，提升多尺度特征融合质量，进而提高预测精度。

本发明授权一种基于Mamba深度学习网络的智能预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于Mamba深度学习网络的智能预测方法，其特征在于，所述基于Mamba深度学习网络的智能预测方法包括： 获取工业设备传感器监测数据； 对所述工业设备传感器监测数据进行预处理； 基于滑动时间窗策略对预处理后的传感器监测数据进行样本生成，得到时间窗口样本； 构建Mamba-GRU并行网络，所述Mamba-GRU并行网络包括：线性标记层、Mamba模块、GRU模块、特征融合模块以及全连接层； 基于所述时间窗口样本对所述Mamba-GRU并行网络进行训练，得到性能预测模型； 基于所述性能预测模型预测工业设备的剩余使用寿命或健康状态； 所述特征融合模块中的数据处理过程如下： 将Mamba模块提取的长周期退化趋势与GRU模块捕获的短时动态特征进行拼接，得到拼接特征； 采用缩放点积注意力机制对所述拼接特征进行计算，得到两个特征分数； 将两个特征分数经softmax函数归一化获得动态权重分布； 根据所述动态权重分布对所述长周期退化趋势和短时动态特征进行加权求和，实现动态融合，得到融合特征。

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中国人民解放军火箭军工程大学，其通讯地址为：710025 陕西省西安市灞桥区同心路2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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