杭州巨骐信息科技股份有限公司许葛岚获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州巨骐信息科技股份有限公司申请的专利一种深度神经网络的电力电缆多源故障数据识别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：CN121412933B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511962416.6，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种深度神经网络的电力电缆多源故障数据识别方法及系统是由许葛岚;周铭权;倪晓璐;孟庆铭;周翀;江喜山;陶倩敏;徐俊炎;杨洋;朱俊杰;符加欢;李晓艳;廖靖宇设计研发完成，并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种深度神经网络的电力电缆多源故障数据识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，揭露了一种深度神经网络的电力电缆多源故障数据识别方法及系统，所述方法包括：采集标准化数据；基于预训练的深度神经网络，对电流电压信号和局部放电信号进行异构特征分离，得到电枢暂态特征和绝缘劣化特征；对电枢暂态特征和绝缘劣化特征进行跨域自适应融合，得到统一故障表示；将统一故障表示映射为电力电缆的拓扑数据，并对拓扑数据进行图注意力传播，得到图扩散特征；基于图扩散特征，进行动态风险评估，得到风险量化指标；基于预设的故障风险关联规则，对风险量化指标进行多级协同决策，得到电力电缆的故障类型结果与风险等级，本发明可以提高一种深度神经网络的电力电缆多源故障数据识别的准确率和效率。
本发明授权一种深度神经网络的电力电缆多源故障数据识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种深度神经网络的电力电缆多源故障数据识别方法，其特征在于，所述方法包括： S1、采集电力电缆的标准化数据； S2、基于预训练的深度神经网络，对所述标准化数据中的电流电压信号和局部放电信号进行异构特征分离，得到所述标准化数据的电枢暂态特征和绝缘劣化特征； S3、对所述电枢暂态特征和所述绝缘劣化特征进行跨域自适应融合，得到所述标准化数据的统一故障表示； S4、将所述统一故障表示映射为所述电力电缆的拓扑数据，并对所述拓扑数据进行图注意力传播，得到所述电力电缆的图扩散特征； S5、基于所述图扩散特征，对所述电力电缆进行动态风险评估，得到所述电力电缆的风险量化指标； S6、基于预设的故障风险关联规则，对所述风险量化指标进行多级协同决策，得到所述电力电缆的故障类型结果与风险等级。
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