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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利融合置信度策略的多元传感器信息时序变化点检测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：CN115688050B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202211385994.4，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权融合置信度策略的多元传感器信息时序变化点检测方法是由王禹博;徐小龙设计研发完成，并于2022-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合置信度策略的多元传感器信息时序变化点检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合置信度策略的多元传感器信息时序变化点检测方法，包括：获取待检测的多元传感器时序信息；对多元传感器时序信息进行格式预处理得到三组样本向量：时序多元样本向量、差分多元样本向量和频域多元样本向量；将样本向量输入到预训练好的神经网络模型中，得到模型输出的预测结果；神经网络模型包括时序子神经网络模型、差分子神经网络模型、频域子神经网络模型和融合子神经网络模型；根据检测结果，确定多元传感器时序信息对应时间的设备状态是否发生变化。

本发明授权融合置信度策略的多元传感器信息时序变化点检测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合置信度策略的多元传感器信息时序变化点检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测的多元传感器时序信息； 对多元传感器时序信息进行格式预处理得到三组样本向量：时序多元样本向量、差分多元样本向量和频域多元样本向量； 将样本向量输入到预训练好的神经网络模型中，得到模型输出的预测结果；其中所述神经网络模型包括时序子神经网络模型、差分子神经网络模型、频域子神经网络模型和融合子神经网络模型；将时序多元样本向量输入时序子神经网络模型提取得到阈值特征，将差分多元样本向量输入差分子神经网络模型提取得到变化特征，将频域多元样本向量输入频域子神经网络模型提取得到频域特征，将阈值特征、变化特征和频域特征输入融合子神经网络模型进行融合，得到检测结果； 根据所述检测结果，确定多元传感器时序信息对应时间的设备状态是否发生变化； 其中所述神经网络模型的训练方法包括：获取进行格式预处理的训练数据集，其中所述训练数据集包括有标签的训练数据和无标签的训练数据；利用有标签的训练数据输入到神经网络模型中进行有标签训练；利用无标签的训练数据输入到神经网络模型中进行自蒸馏训练；有标签训练和自蒸馏训练交互进行，循环迭代至达到预设条件，得到训练好的神经网络模型；所述有标签训练采用主观逻辑损失LΘ： 其中，Θ是神经网络的参数，N是当前批次样本总数，k指从当前批次样本选取了第k个样本进行计算，λepoch是退火系数，表达式为 epoch是当前训练轮数的索引，是早期衰减系数；LkΘ是贝叶斯风险，KL[Bep|αp,αn||Bep|1,1]是散度损失。

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