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龙图腾网获悉珠海康晋电气股份有限公司申请的专利一种基于AI的设施数字化监控分析预训练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：CN118981407B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202411024738.1，技术领域涉及：G06F11/30；该发明授权一种基于AI的设施数字化监控分析预训练系统是由王乐友;刘文鹏;潘智登;杜永生;邓凯旋;关东汉;张锐设计研发完成，并于2024-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI的设施数字化监控分析预训练系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于AI的设施数字化监控分析预训练系统，具体涉及AI领域，包括监控时间划分模块、数据采集模块、数据分析与处理模块、子时间区域异常计算模块、目标时间异常计算模块、目标时间异常判别模块、目标时间预警模块，以及目标时间优化模块。本发明通过精细化的时间区域划分和多种传感器数据的实时采集，能够全面、准确地监测预训练变化，确保了监测的全面性和准确性，通过预警模块能够处理预训练中出现的潜在问题，避免系统事故的发生，提高了人工智能的性能，降低了生产成本和损失。

本发明授权一种基于AI的设施数字化监控分析预训练系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的设施数字化监控分析预训练系统，包括，其特征在于：监控时间划分模块：用于将目标预训练的监控时间确定为目标时间区域，通过等时间划分的方式将目标时间区域划分为各子时间区域，并依次标记为1、2……n；数据采集模块：用于采集的各子时间区域的预训练的学习效率波动参数、批次波动参数、训练波动参数，以及优化波动参数；数据分析与处理模块：用于将数据分析与处理模块中采集的数据进行实时分析和处理得到学习效率波动系数、批次波动系数、训练波动系数，以及优化波动系数；所述数据分析与处理模块包括学习效率波动系数计算单元、批次波动系数计算单元、训练波动系数计算单元，以及优化波动系数计算单元；所述学习效率波动系数计算单元是将学习效率波动参数导入学习效率波动系数的数学模型中，得到学习效率波动系数；所述批次波动系数计算单元是将批次波动参数导入学习批次波动系数的数学模型中，得到批次波动系数；所述训练波动系数计算单元是将训练波动参数导入训练波动系数的数学模型中，得到训练波动系数；所述优化波动系数计算单元是将优化波动参数导入优化波动系数的数学模型中，得到优化波动系数；各子时间学习效率波动系数的数学模型为： Lai表示第i个子时间区域学习效率波动系数，表示第i个子时间区域训练时速，表示第i个子时间区域权重更新的步长，表示第i个子时间区域权重步长，Smax表示目标时间区域权重最大步长，表示第i个子时间区域权重的变化率；各子时间批次波动系数的数学模型为： Mai表示第i个子时间区域批次波动系数，表示第i个子时间区域迭代数量，Nmax表示目标时间区域内存最大储存量，表示第i个子时间区域存储的损失量，第i个子时间区域迭代的变化率；各子时间训练波动系数的数学模型为： Xai表示第i个子时间区域训练波动系数，表示第i个子时间区域遍历预训练的次数，Jmax表示目标时间区域预训练的最大轮数，表示第i个子时间区域遍历预训练速度，表示第i个子时间区域轮数梯度变化率；各子时间优化波动系数的数学模型为： Yai表示第i个子时间区域优化波动系数，表示第i个子时间区域当前数据损失量，Hmax表示目标时间区域允许最大数据损失量，Mi表示第i个子时间区域数据动量，表示第i个子时间区域优化梯度变化率，其中i＝1,2,...,n,i表示为第i个检测子区域的编号；子时间区域异常计算模块：用于将学习效率波动系数、批次波动系数、训练波动系数，以及优化波动系数导入子时间区域异常指数的数学模型中，得到子时间区域异常数值；目标时间异常计算模块：用于将子时间区域异常指数导入到目标时间区域异常指数的数学模型中，得到目标时间异常数值；目标时间异常判别模块：用于将目标时间异常数值与预设目标时间异常数值进行精确比较，计算目标时间异常数值与预设目标时间异常数值的差异值，当差异值大于预设差异值时，将差异值传输至反馈至目标时间预警模块；目标时间预警模块：用于将接收的数据传送给该系统，然后该系统经过智能处理得到的数据传输至目标时间优化模块，同时，根据接收的数据预警指令进行对应的预警提醒；目标时间优化模块：用于将目标时间预警模块中出现异常的数据导入优化器中，经过微调处理、整合得出优化的数据。

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