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龙图腾网获悉湖南恩智测控技术有限公司申请的专利基于双通道图卷积网络的电子负载电路异常诊断方法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：CN120046022B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510517520.8，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权基于双通道图卷积网络的电子负载电路异常诊断方法是由胡武林;罗倩倩设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双通道图卷积网络的电子负载电路异常诊断方法在说明书摘要公布了：本申请提出了基于双通道图卷积网络的电子负载电路异常诊断方法。将电子负载电路中的每个元器件作为图节点，元器件的实际连接关系作为边，将电子负载电路转化成图结构，图节点的特征向量为该器件电流、电压的频域信息；根据图结构创建度矩阵，度矩阵对角线元素由各节点连接边数决定，根据图结构创建邻接矩阵，其值由节点之间的连接关系决定；采用图卷积神经网络GCN分两个通道对电流和电压数据分别处理；采用通道注意力机制将两个通道得到的特征数据进行融合；采用SVM大间距分类模型进行异常诊断。本申请提出基于双通道图卷积网络的电子负载电路异常诊断方法，实现了对电子负载电路各元器件的异常检测。

本发明授权基于双通道图卷积网络的电子负载电路异常诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于双通道图卷积网络的电子负载电路异常诊断方法，其特征在于： 将电路中各元器件同一时间片段的电流和电压信息使用快速傅里叶变换转换为频域信息；对各元器件的电流和电压频域信息的有效频率范围平均取n个点，将每个点对应的电流和电压的频域数据值存为两个行向量作为该元器件对应节点的电流和电压特征向量；将元器件节点依据电路图中的实际连接关系连接起来构成电路连接信息图； 根据电路连接信息图得到度矩阵和邻接矩阵，基于电路连接信息图中每个节点对应的电流电压特征向量建立电流、电压特征矩阵； 根据邻接矩阵A和度矩阵D计算得到A'，将对应各节点信息的电流与电压特征矩阵分两个通道输入到两个双层GCN中，用于计算得到四个深度特征矩阵其中为可学习参数矩阵，σ为激活函数： 采用通道注意力机制，先计算得到对应电流和电压的权重矩阵，再对电流、电压两个深度特征矩阵进行加权融合； 异常检测为非线性二分类问题，此处引入RBF核函数： 用总特征矩阵的每一行数据训练得到对应每个元器件的决策函数参数，参数包括支持向量的拉格朗日乘子αi，支持向量的标签yi，支持向量xi，偏置项b，决策函数为： 基于决策函数得到的值，用Plattscaling方法进行异常概率估计，该方法会针对每个决策函数值输出一个0到1之间的概率，表示对应元器件的异常概率： A、B是通过最大似然法从训练集拟合得到的参数。

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