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龙图腾网获悉硕橙(厦门)科技有限公司申请的专利一种时间序列数据端到端分类方法、装置、设备及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：CN120744426B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511247941.X，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种时间序列数据端到端分类方法、装置、设备及介质是由梁磊;谭熠;瞿千上;庄焰设计研发完成，并于2025-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种时间序列数据端到端分类方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种时间序列数据端到端分类方法、装置、设备及介质，涉及时序数据分类技术领域。方法包括：对设备运行状态的时序数据进行多尺度时频特征提取，得到多尺度的时序嵌入表示和频域嵌入表示；对时序嵌入表示和频域嵌入表示进行多尺度迭代双线性时频聚合，得到多尺度双线性时频对；对多尺度双线性时频对进行多头注意力分组层级时频聚合分类，实现了基于多尺度迭代双线性时频聚合的时序数据端到端分类。与现有技术相比，本申请通过多尺度迭代双线性时频聚合策略，实现了时间序列数据中时域多粒度的局部和全局特征及频域特征的融合，在工业设备状态监测场景中展现出更高的分类准确率与泛化能力。

本发明授权一种时间序列数据端到端分类方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种工业设备运行状态的时间序列数据端到端分类方法，其特征在于，包括： 多尺度时频特征提取，包括：采用不同卷积核大小的多个扩张因果卷积对设备运行状态的时序数据进行处理，生成多尺度子序列；对所述多尺度子序列叠加多尺度位置嵌入，构建多尺度时序嵌入表示；同时，通过快速傅里叶变换对所述时序数据进行频域转换，再采用一维卷积操作建立频域嵌入表示； 多尺度迭代双线性时频聚合，包括：针对每个尺度的时序嵌入表示，计算其与频域嵌入表示的双线性时频对；采用双向因果卷积对所述双线性时频对进行分解处理，得到新的时序嵌入表示和频域嵌入表示，基于新的时序嵌入表示和频域嵌入表示进行迭代优化，逐步提升时频特征融合效果，最终生成融合后的多尺度双线性时频对； 多头注意力分组层级时频聚合分类，包括：对所述多尺度双线性时频对提取多步长的键、值特征和单一步长的查询特征，采用可学习的动态权重调整机制将所述多步长的键、值特征和单一步长的查询特征聚合得到多尺度融合时频对；其中，可学习的动态权重调整机制为多个全连接层计算多尺度双线性时频对的权重；在通道维度上对所述多尺度融合时频对进行卷积操作，生成多维特征；基于所述多维特征对所述时间序列数据进行分类; 所述针对每个尺度的时序嵌入表示，计算其与频域嵌入表示的双线性时频对，包括： 针对每个尺度的时序嵌入表示，通过第一公式计算其与频域嵌入表示的低秩双线性近似； 所述第一公式为：；其中，表示低秩双线性近似，T为时序嵌入表示，S为频域嵌入表示，U、V为低秩矩阵； 同时，通过第二公式将原始的时序嵌入表示和频域嵌入表示叠加至两者的低秩双线性近似中，最终得到双线性时频对； 所述第二公式为：；其中，为时序嵌入表示的权重矩阵，为频域嵌入表示的权重矩阵; 所述采用双向因果卷积对所述双线性时频对进行分解处理，得到新的时序嵌入表示和频域嵌入表示，基于新的时序嵌入表示和频域嵌入表示进行迭代优化，逐步提升时频特征融合效果，最终生成融合后的多尺度双线性时频对，包括： 对每一轮计算得到的双线性时频对，通过双向因果卷积重新分解为新的时序嵌入表示和频域嵌入表示；基于新的时序嵌入表示和频域嵌入表示重复进行多尺度双线性时频对计算，经过多轮迭代后，得到优化后的一组多尺度双线性时频对。

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