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！

龙图腾网获悉江苏省计量科学研究院(江苏省能源计量数据中心)申请的专利一种基于深度学习的计量检测数据自动识别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：CN119939371B 。

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：202510089625.8，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于深度学习的计量检测数据自动识别方法是由赵伟;黄松涛;彭霄;雷灝;梁振华;王震设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的计量检测数据自动识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计量数据技术领域，具体为一种基于深度学习的计量检测数据自动识别方法，本发明中，通过信号强度评分标记失真区段，在数据采集阶段及时发现信号失真，并通过小波变换对失真信号进行修正和重构，使原始数据的精度得到提升，通过生成对抗网络实现了对数据中异常模式的精准挖掘，同时关联异常原因并形成因果报告，多元回归分析从误差来源入手，量化各影响因素的强度，为后续数据优化提供明确方向和依据，通过支持向量机的分类分析能力，对修正后的数据特征进行逐步对比和精准分类，并通过深度学习模型对分类标记结果进行进一步分层整理，提升了计量数据在传递、存储和分析过程中的可靠性、准确性与效率。

本发明授权一种基于深度学习的计量检测数据自动识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的计量检测数据自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：通过传感器接收原始数据，同时通过信号强度评分，标记失真区段并记录，生成信号质量评估报告； 步骤二：根据所述信号质量评估报告，采用小波变换，对标记的区段进行修正，同时修正失真信号，得到重构后的信号数据； 步骤三：对所述重构后的信号数据进行结构分解，通过生成对抗网络识别异常模式和异常原因，同时对生成对抗网络进行持续训练得到深度学习模型，并记录异常模式和异常原因的关系，生成异常模式与因果关联报告； 步骤四：采用所述异常模式与因果关联报告，通过多元回归分析，计算各因素的影响强度，同时评估误差来源，得到误差来源定量分析结果； 步骤五：根据所述误差来源定量分析结果，通过精确调整参数对原始数据进行校正，优化原始数据的准确性和可靠性，生成逆向修正后的数据； 步骤六：基于所述逆向修正后的数据，提取每项数据的特征范围，按照分类标准为数据添加标记值，同时采用支持向量机，将逆向修正后的数据与分类特征值对比分析，输出分类结果，将每项分类标记输入至深度学习模型，得到计量数据类别识别结果。

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江苏省计量科学研究院(江苏省能源计量数据中心)，其通讯地址为：210000 江苏省南京市栖霞区文澜路95号；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。