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龙图腾网获悉湖南电气职业技术学院申请的专利基于多尺度特征提取的数据异常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：CN120316629B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510813444.5，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于多尺度特征提取的数据异常检测方法是由周献;钟浩设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度特征提取的数据异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多尺度特征提取的数据异常检测方法，涉及数据异常检测技术领域，依次进行了多源数据采集与环境标定、噪声鲁棒性多尺度特征提取、情景感知式异常检测与传感器冗余校验、自适应反馈与协同更新决策，以及智能阈值学习与场景自适应；首先获取并标注加速度、电流、电磁等多路信号，构建环境标签；然后利用TCN与LSTM融合模型提取短期冲击及长期趋势；再根据电梯工况和噪声指数动态调节阈值并冗余校验故障；随后通过误报漏报回流修正模型、传感器权重与阈值；最后依托强化学习或元学习跨季节适配，构建监测‑检测‑反馈‑更新‑自适应闭环，实现高精度、低误报与强鲁棒性，显著提升电梯运行安全与维护效率。

本发明授权基于多尺度特征提取的数据异常检测方法在权利要求书中公布了：1.基于多尺度特征提取的数据异常检测方法，其特征在于：包括， 电梯处于不同工况时，自动调用多源传感器数据，采用滤波与时间同步统一的序基准，结合客流与情景因素生成多维环境标签，构建可供后续多尺度分析的高置信度数据集； 初步清洗多源传感器数据后，在多噪声增强场景下启用LTCN结构，先以短期卷积TCN捕捉瞬态冲击，再借助LSTM提炼长时依赖，输出多尺度特征并增强故障检出敏感度； 当多尺度特征生成且获取知悉电梯工况与环境指数后，依据差值判定构造动态阈值，并通过多传感器冗余校验仅对多源一致异常触发告警，降低噪声干扰引起的虚警； 若输出可疑结果并获得真实反馈，回溯多源传感器数据和多尺度特征执行误报漏报样本再标注，增量修订判定阈值与传感器权重并更新多尺度模型； 当环境季节突变或跨商场部署需求出现时，启用强化学习与元学习机制根据当前状态描述和奖励函数自适应修正判定阈值并迁移LTCN部分参数； 在收集到最新正确报错、误报与漏报信息后，对阈值函数进行更新； 若频繁出现某单一传感器通道与其他通道的判定相冲突，相应地降低该通道在冗余校验中对应的融合权重；当某个传感器的误报率高于预期时，则下调对应的权重，若其对故障判断的贡献度可靠性高，则提高对应权重； 针对多尺度模型LTCN，利用重新标注的故障样本及正常样本进行增量式或周期性再训练，更新可学习参数； 在更新时定义带惩罚项的损失函数，通过小批量或在线方式迭代更新多尺度模型，使其在新环境数据与故障案例的指导下不断逼近最优状态； 将更新后的动态阈值函数与传感器权重向量以及此处的再训练后的模型参数统一打包到决策层中，使下一轮检测时能立刻采用最新配置。

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