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龙图腾网获悉南方电网调峰调频发电有限公司检修试验分公司;广州启鸣数智能源科技有限责任公司申请的专利振幅处理网络的训练及其振幅处理方法、设备及存储介质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：CN119886261B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202411934905.6，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权振幅处理网络的训练及其振幅处理方法、设备及存储介质是由巩宇;刘轩;吴昊;王彬;熊江翱;雷俊雄;王卓艺;邹佳衡;赵亚康;陈绪滨;凌鹏;贾亚琳;杨海霞;聂靓靓;张若羿设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本振幅处理网络的训练及其振幅处理方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种振幅处理网络的训练及其振幅处理方法、设备及存储介质，该方法包括：在多个时刻上对抽水蓄能机组采集到原始振幅数据时，加载振幅处理网络；将各个时刻的原始振幅数据分别输入第一编码器中编码第一原始振幅特征；将多个时刻的原始振幅数据同时输入第二编码器中编码第二原始振幅特征；将多个第一原始振幅特征与第二原始振幅特征输入特征交互模块中交互为融合振幅特征；将融合振幅特征输入解码器中解码为目标振幅特征；将目标振幅特征输入多任务处理模块生成多个振幅任务信息；依据多个振幅任务信息生成总损失值；依据总损失值对振幅处理网络进行更新。本实施例提高振幅处理网络的鲁棒性，提高了多任务处理的准确性。

本发明授权振幅处理网络的训练及其振幅处理方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种振幅处理网络的训练方法，其特征在于，包括： 在多个时刻上对抽水蓄能机组采集到原始振幅数据时，加载振幅处理网络；所述振幅处理网络包括第一编码器、第二编码器、特征交互模块、解码器与多任务处理模块； 将各个时刻的所述原始振幅数据分别输入所述第一编码器中编码第一原始振幅特征； 将多个时刻的所述原始振幅数据同时输入所述第二编码器中编码第二原始振幅特征； 将多个所述第一原始振幅特征与所述第二原始振幅特征输入所述特征交互模块中交互为融合振幅特征； 将所述融合振幅特征输入所述解码器中解码为目标振幅特征； 将所述目标振幅特征输入所述多任务处理模块生成多个振幅任务信息； 依据多个所述振幅任务信息生成总损失值； 依据所述总损失值对所述振幅处理网络进行更新； 其中，所述将多个所述第一原始振幅特征与所述第二原始振幅特征输入所述特征交互模块中交互为融合振幅特征，包括： 对各个所述第一原始振幅特征执行归一化操作，得到第一候选振幅特征；所述第一候选振幅特征表示为： 其中，i为时刻，C1为所述第一原始振幅特征，U1为所述第一原始振幅特征的平均值，σ1为所述第一原始振幅特征的方差，ε为超参数，S1为所述第一候选振幅特征； 对所述第二原始振幅特征执行归一化操作，得到第二候选振幅特征；所述第二候选振幅特征表示为： 其中，C2为所述第二原始振幅特征，U2为所述第二原始振幅特征的平均值，σ2为所述第二原始振幅特征的方差，ε为超参数，S2为所述第二候选振幅特征； 在注意力机制中，以所述第一候选振幅特征为关键值向量、所述第二候选振幅特征为询问向量，计算多个基准权重； 对所述第一原始振幅特征的平均值与所述基准权重之间的乘积相加，得到对齐后的平均值； 将所述第二原始振幅特征的平均值与所述对齐后的平均值线性融合为特征交互平均值； 对所述第一原始振幅特征的方差与所述基准权重之间的乘积相加，得到对齐后的方差； 将所述第二原始振幅特征的方差与所述对齐后的方差线性融合为特征交互方差； 依据注意力权重将所述第二候选振幅特征对齐为融合振幅特征；所述融合振幅特征表示为： C3＝S2×Σ+U； 其中，C3为所述融合振幅特征，S2为所述第二候选振幅特征，U为所述特征交互平均值，Σ为所述特征交互方差。

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南方电网调峰调频发电有限公司检修试验分公司;广州启鸣数智能源科技有限责任公司，其通讯地址为：510000 广东省广州市番禺区东环街莲花大道西858号1217室；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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