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龙图腾网获悉中科云谷科技有限公司申请的专利用于设备状态预测模型的优化方法及设备状态的预测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：CN120068312B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510528261.9，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权用于设备状态预测模型的优化方法及设备状态的预测方法及系统是由王嘉捷;龙舟;孙天宇;王荣;阳凯设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于设备状态预测模型的优化方法及设备状态的预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例涉及工程机械技术领域，提供一种用于设备状态预测模型的优化方法及设备状态的预测方法及系统。应用于服务器端，优化方法包括：接收边缘端发送的设备的工况数据、设备状态预测结果及每种工况的重要性得分，设备状态预测结果是边缘端通过第一蒸馏模型基于工况数据得到，每种工况的重要性得分是边缘端基于工况数据和设备状态预测结果得到；基于每种工况的重要性得分更新设备状态预测模型中每种工况对应的特征权重；基于设备状态预测结果、历史设备状态预测结果及工况数据构建特征矩阵；基于更新后的特征权重和特征矩阵对设备状态预测模型的模型参数进行优化；将优化的设备状态预测模型压缩成第二蒸馏模型；将第二蒸馏模型部署至边缘端。

本发明授权用于设备状态预测模型的优化方法及设备状态的预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于设备状态预测模型的优化方法，其特征在于，应用于服务器端，所述优化方法包括： 接收边缘端发送的设备的工况数据、设备状态预测结果及每种工况的重要性得分，其中所述设备状态预测结果是所述边缘端通过第一蒸馏模型基于所述工况数据得到的，所述每种工况的重要性得分是所述边缘端基于从设备端获取到的所述工况数据和所述设备状态预测结果得到的； 基于所述每种工况的重要性得分更新设备状态预测模型中每种工况对应的特征权重，所述设备状态预测模型是基于历史工况数据训练得到的LSTM网络，所述设备状态预测模型包括输入层、LSTM层、注意力模块及输出层，所述注意力模块用于对所述LSTM层输出的每个隐藏状态序列进行加权计算，以确定每个隐藏状态序列的重要程度； 基于所述设备状态预测结果、历史设备状态预测结果及所述工况数据构建特征矩阵； 利用所述特征矩阵和相应的工况数据对更新特征权重后的设备状态预测模型进行再训练，以优化设备状态预测模型参数，以得到优化后的设备状态预测模型； 将所述优化后的设备状态预测模型压缩成第二蒸馏模型； 将所述第二蒸馏模型部署至所述边缘端。

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科云谷科技有限公司，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市长沙高新开发区尖山路39号中电软件园一期10栋厂房401；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”。