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龙图腾网获悉广东麦德电子有限公司申请的专利结合智能检测的智能音箱系统故障分析诊断方法及系统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：CN120763810B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202510938477.2，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权结合智能检测的智能音箱系统故障分析诊断方法及系统是由刘国清;刘嘉承;刘勇设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合智能检测的智能音箱系统故障分析诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种结合智能检测的智能音箱系统故障分析诊断方法及系统，首先获取智能音箱系统运行中的多源数据集合，包含硬件状态反馈、软件运行日志及信号传输交互数据，基于多源数据构建异质图模型，以硬件、软件、信号传输路径为图节点，节点间关系为图边，形成系统拓扑结构的图数据表示，利用图卷积网络模型对异质图进行深度学习，提取图节点及节点间关系特征，生成图特征集合，将实时运行数据输入训练好的模型，基于图特征识别异常节点及连接关系，生成包含故障位置和关联路径的故障诊断结果并输出至系统维护终端，由此能够快速、准确诊断智能音箱系统故障，提高系统运行稳定性。

本发明授权结合智能检测的智能音箱系统故障分析诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种结合智能检测的智能音箱系统故障分析诊断方法，其特征在于，所述方法包括： 获取智能音箱系统运行过程中的多源数据集合，所述多源数据集合包含硬件组件的状态反馈数据、软件模块的运行日志数据以及信号传输路径的交互数据流； 基于所述多源数据集合构建智能音箱系统的异质图模型，将硬件组件、软件模块、信号传输路径作为图节点，将节点之间的物理连接关系、数据交互关系、控制依赖关系作为图边，形成描述系统拓扑结构的图数据表示； 利用图卷积网络模型对所述异质图模型进行深度学习处理，通过多层图卷积操作提取图节点的特征表示以及节点间的关系特征表示，生成包含节点状态特征和连接关系特征的图特征集合； 将实时采集的智能音箱运行数据输入训练好的图卷积网络模型进行故障诊断处理，基于所述图特征集合中的节点状态特征和连接关系特征识别异常节点及异常连接关系； 根据所述异常节点及异常连接关系生成包含故障位置信息和故障关联路径的故障诊断结果，并将所述故障诊断结果输出至系统维护终端； 所述利用图卷积网络模型对所述异质图模型进行深度学习处理，通过多层图卷积操作提取图节点的特征表示以及节点间的关系特征表示，生成包含节点状态特征和连接关系特征的图特征集合，包括： 初始化图卷积网络模型的输入层，将异质图模型的节点初始特征设置为对应的硬件组件状态反馈数据、软件模块运行日志数据、信号传输路径交互数据流的向量化表示； 在图卷积网络模型的隐藏层中，针对不同类型的节点和图边设计对应的卷积核，对每个节点的邻接节点进行聚合操作，聚合过程中融合节点类型和边类型的权重系数，所述权重系数根据节点间连接的紧密程度和数据交互的频繁程度确定； 通过第一层图卷积操作，提取节点的一阶邻域特征，生成包含直接相连节点影响的初步节点特征表示； 在后续的图卷积层中，逐步扩大邻域范围，提取节点的高阶邻域特征，以对节点间长距离依赖关系的建模，其中，对每层图卷积操作输出的节点特征表示进行归一化处理； 在图卷积网络模型的输出层，将各层提取的节点特征表示和边特征表示进行融合，生成包含节点状态特征和连接关系特征的图特征集合，所述节点状态特征反映节点的当前运行状态，所述连接关系特征反映节点间的交互关联状态。

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