买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司信息通信分公司;国家电网有限公司申请的专利基于量子花朵授粉算法优化AdaBi-LSTM模型的电力设备和主体持续信任评估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：CN116245003B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202211095416.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于量子花朵授粉算法优化AdaBi-LSTM模型的电力设备和主体持续信任评估方法是由邱日轩;易璐;李帆;沈宏杰;刘显明;程杰;党芳芳;郭蔡炜;庞进;戚伟强;黄星杰;林冰洁设计研发完成，并于2022-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于量子花朵授粉算法优化AdaBi-LSTM模型的电力设备和主体持续信任评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于量子花朵授粉算法优化AdaBi‑LSTM模型的电力设备和主体持续信任评估方法。该方法首先采集电力设备和主体的静态信息、交互历史、动作属性和环境属性等信息，通过ADASYN方法平衡数据集，对数据进行清洗和归一化处理，形成模型的训练集和测试集。然后通过自适应双向长短时记忆网络，将迁移学习和双向长短时记忆网络有机结合，通过对模型进行有效训练，并采用量子花朵授粉算法不断更新模型参数，充分考虑到了电力设备和主体的历史信息和未来信息的相关性，最后将建立的模型作为电力设备和主体行为的预测模型，实现电力设备和主体行为的准确预测，实时评估设备和主体的信任度，调整用户的权限级别，实现准确的管理和控制。

本发明授权基于量子花朵授粉算法优化AdaBi-LSTM模型的电力设备和主体持续信任评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于量子花朵授粉算法优化AdaBi-LSTM模型的电力设备和主体持续信任评估方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，采集电力系统中多台设备和主体的静态信息、交互历史、动作属性、环境属性信息； 步骤2，使用ADASYN方法处理数据集的不平衡； 步骤3，对数据进行数据清洗，并进行归一化处理得到数据矩阵，并将数据划分为训练集与测试集； 步骤4，构建AdaBi-LSTM信任评估模型，利用量子花朵授粉算法搜索AdaBi-LSTM模型的最优或接近最优的结构和参数，以获得最佳的设备和主体信任度预测性能，包括batch_size、layers和每层单元数； 步骤5，将训练集作为AdaBi-LSTM模型的输入，对模型进行训练，对模型的预测精度进行验证，以达到对设备和主体行为的精确预测； 步骤6，根据信任评估模型的预测结果，应用相似度算法计算相似度，对设备和主体进行信任评估； 步骤7，根据信任评估结果划分信任等级； 其中，所述的构建AdaBi-LSTM信任评估模型，核心计算公式为： 时序相似性量化TDC：将时间序列中连续的数据分布情形进行量化，以将其分为K段分布最不相似的序列；其假设是如果模型能够将此K段最不相似的序列的分布差异减小，则模型将具有最强的泛化能力；因此对于未知的数据预测效果会更好； 为将时间序列切分为K段最不相似的序列，对应于正式中的求最大值操作、同时使得K最小，时序相似性量化方法将此问题表征为一优化问题： 其中：是时间序列数据，表示时间序列数据标记段的数量，表示相似度度量函数，和是为了避免无意义的解而预先定义好的参数；此优化问题用动态规划算法进行高效求解； 时序分布匹配TDM为上述K段时间序列构建迁移学习模型以学习一个具有时序不变性的模型；为了在迁移过程中不损失时序相关性，必须要动态度量Bi-LSTM单元中每个时间状态的重要性；此时，迁移过程中每个时间状态对整个训练过程的重要性可被动态地进行学习； 长短期记忆网络LSTM的核心计算公式如下： ; ; ; ; 其中：分别是遗忘门、输入门、更新门和输出门的输出值，四个门的输入包括LSTM在时刻的输出值和当前时刻的输入值，均表示重矩阵，均表示偏置向量，是记忆单元，是sigmoid激活函数； 在电力设备和主体行为预测中，使用Bi-LSTM进行预测，Bi-LSTM模型包括前向LSTM层和后向LSTM层；水平方向计算正向LSTM隐藏向量，同时每个时间步t计算后向LSTM隐藏向量，垂直方向表示从输入层到隐藏层然后到输出层的单向流；然后，连接两个隐藏状态来计算Bi-LSTM的最终预测。

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国网江西省电力有限公司信息通信分公司;国家电网有限公司，其通讯地址为：330000 江西省南昌市青山湖区昌东大道7077号科研通信楼821室；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。