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龙图腾网获悉厦门工学院申请的专利一种基于机器学习的温度测量方法、装置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：CN121167679B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511704872.0，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种基于机器学习的温度测量方法、装置及存储介质是由林伟浩;黄子晗;蔡科宇;许仁安;柳钰慧;白俊杰设计研发完成，并于2025-11-20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温度测量方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于温度解调技术领域，具体涉及一种基于机器学习的温度测量方法、装置及存储介质，方法包括：通过干涉型光纤温度传感器将温度变化转换为干涉光谱的波长偏移；利用色散补偿光纤对波长偏移进行时域拉伸，得到时序偏移；通过信号采集设备采集时序偏移，得到时域序列数据，并对时域序列数据进行预处理；采用位置编码得到包含时序信息的特征序列；将特征序列输入Transformer神经网络提取全局特征；将全局特征进行归一化后进行增强；通过Transformer神经网络的全连接层对增强后的特征进行映射，输出预测温度值。实现了高速、高精度预测温度。

本发明授权一种基于机器学习的温度测量方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的温度测量方法，其特征在于，所述方法包括： 通过干涉型光纤温度传感器将温度变化转换为干涉光谱的波长偏移； 利用色散补偿光纤对所述波长偏移进行时域拉伸，将所述波长偏移映射为时域波形的时序偏移； 通过信号采集设备采集所述时序偏移，得到时域序列数据，并对所述时域序列数据进行预处理； 采用位置编码在预处理后的时域序列数据中注入时序信息，得到包含时序信息的特征序列； 将所述特征序列输入Transformer神经网络，利用所述Transformer神经网络的多头自注意力机制提取全局特征； 将所述全局特征进行归一化后通过所述Transformer神经网络的位置感知前馈网络进行处理，对特征进行增强； 通过所述Transformer神经网络的全连接层对增强后的特征进行映射，输出预测温度值； 所述将所述全局特征进行归一化后通过所述Transformer神经网络的位置感知前馈网络进行处理，对特征进行增强，包括： 对归一化后的全局特征进行降维处理，得到压缩全局特征； 通过非线性激活函数对所述压缩全局特征进行处理，得到增强后的特征，包括幅值突变率、连续采样点斜率变化、脉冲升降沿陡峭程度； 对经过非线性激活的压缩全局特征进行升维处理，得到第一特征，所述第一特征的维度和所述全局特征的维度相同； 对所述第一特征进行归一化，并返回执行：利用所述Transformer神经网络的多头自注意力机制提取全局特征；将所述全局特征进行归一化后通过所述Transformer神经网络的位置感知前馈网络进行处理，对特征进行增强；其中，每一轮循环的输入为上一轮第二次归一化后的特征，经过预设轮数循环后，得到编码特征； 所述通过所述Transformer神经网络的全连接层对增强后的特征进行映射，输出预测温度值，包括： 对所述编码特征进行全局平均池化，得到池化后的特征向量； 将所述池化后的特征向量输入所述全连接层，通过线性加权和偏置调整，输出最终的连续温度预测值。

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