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龙图腾网获悉艾奕康设计与咨询(深圳)有限公司申请的专利一种基于机器学习的电气火灾预警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：CN120526557B 。

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：202510611304.X，技术领域涉及：G08B31/00；该发明授权一种基于机器学习的电气火灾预警方法及系统是由刘定;王戊;陶又塘;雷茹颖设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的电气火灾预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能预警技术领域，公开了一种基于机器学习的电气火灾预警方法及系统，该系统包括：传感器模块；嵌入式微控制器，与传感器模块连接，嵌入式微控制器实时采集传感器数据，对传感器数据进行预处理；中央处理器与嵌入式微控制器通过GPRS4G通信模块连接，中央处理器包括采集单元并获取所有传感器的总数据量确定循环判断周期；判断单元确定检测估值；处理单元获得预测和值与调整阈值进行比对判断是否对检测估值进行调整；调整单元确定调整系数对检测估值进行调整，获得最终检测估值；预警单元根据最终检测估值确定预警等级。本申请结合多传感器、LSTM预测、智能调整以及自适应预警，提升了电气火灾的检测精准度和响应速度。

本发明授权一种基于机器学习的电气火灾预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的电气火灾预警系统，其特征在于，包括： 传感器模块，包括温度传感器、烟雾传感器以及电流、电压传感器； 嵌入式微控制器，与所述传感器模块连接，所述嵌入式微控制器用于实时采集传感器数据，并对传感器数据进行预处理，所述预处理包括异常值剔除和缺失值填充； 中央处理器，所述中央处理器与所述嵌入式微控制器通过GPRS4G通信模块连接，所述中央处理器包括采集单元、判断单元、处理单元、调整单元以及预警单元； 所述采集单元被配置为采集预处理后的传感器数据，并获取所有传感器的总数据量，根据所述总数据量确定循环判断周期； 所述判断单元被配置为采集所述循环判断周期内的传感器数据，根据所述传感器数据获取各数据最大变化量，根据所述各数据最大变化量以及各数据变化量阈值确定检测估值； 所述处理单元被配置为将所述循环判断周期内的传感器数据输入LSTM模型，获得传感器预测数据，对所述传感器预测数据进行归一化处理，根据归一化处理结果获得预测和值，将所述预测和值与调整阈值进行比对，根据比对结果判断是否对所述检测估值进行调整； 当判定对所述检测估值进行调整时，所述调整单元被配置为根据所述归一化处理结果确定特征向量，将所述特征向量与历史调整数据集进行比对，根据比对结果确定调整系数对所述检测估值进行调整，获得最终检测估值； 所述预警单元被配置为根据所述最终检测估值确定预警等级; 所述处理单元将所述预测和值与调整阈值进行比对，根据比对结果判断是否对所述检测估值进行调整时，包括： ； 其中，Ri表示传感器数据中第i类数据的归一化结果，R0表示传感器数据中第i类数据的最终预测数据，Rmin表示第i类数据预测数据以及循环判断周期内数据的最小值，Rmax表示第i类数据预测数据以及循环判断周期内数据的最大值； 将传感器数据中所有类数据的归一化结果求和获得所述预测和值； 当所述预测和值大于所述调整阈值时，判定对所述检测估值进行调整； 当所述预测和值小于或等于所述调整阈值时，判定不对所述检测估值进行调整，并将所述检测估值作为所述最终检测估值; 所述调整单元根据比对结果确定调整系数对所述检测估值进行调整时，包括： 所述历史调整数据集中包括若干历史特征向量以及若干历史调整系数，每一所述历史特征向量与每一所述历史调整系数相对应； 当所述历史调整数据集中存在与所述特征向量的相似度大于相似度阈值的数据时，将最大相似度对应的历史特征向量的历史调整系数作为所述调整系数对所述检测估值进行调整； 当所述历史调整数据集中所有历史特征向量与所述特征向量的相似度均小于或等于相似度阈值时，根据所述特征向量确定调整系数对所述检测估值进行调整； 所述最终检测估值为所述调整系数与所述检测估值的乘积； ； 其中，T表示调整系数，n表示特征向量中数据类型总数，Ri表示传感器数据中第i类数据的归一化结果； 所述预警单元根据所述最终检测估值确定预警等级时，包括： 所述预警单元将所述最终检测估值分别与各等于预警阈值进行比对，根据比对结果确定预警等级，所述预警等级与所述最终检测估值成正比关系。

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