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龙图腾网获悉东北电力大学申请的专利基于MFDS-GFNet网络的分布式光纤温度事件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：CN120561676B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510625047.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于MFDS-GFNet网络的分布式光纤温度事件识别方法是由姜万昌;汤日浩;于皓宇;张文龙;周欣欣;李岩设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于MFDS-GFNet网络的分布式光纤温度事件识别方法在说明书摘要公布了：基于MFDS‑GFNet网络的分布式光纤温度事件识别方法，涉及分布式光纤传感信号识别技术领域，现有分布式光纤温度事件识别方法中存在的特征提取不足、模型架构不够灵活、多类温度事件难以区分等问题，本发明通过采集分布式光纤原始温度数据，对原始温度数据进行预处理；多特征提取；以及构建MFDS‑GFNet网络模型实现分布式光纤温度事件识别。本发明提出门控融合机制，通过可学习的神经网络自动调整不同特征的重要性权重，显著提高识别准确率，特别是对于难以区分的事件类型。本发明对水浴和加热带等具有相似温度特性的事件，识别准确率提升至100％。

本发明授权基于MFDS-GFNet网络的分布式光纤温度事件识别方法在权利要求书中公布了：1.基于MFDS-GFNet网络的分布式光纤温度事件识别方法，其特征是：该方法的实现过程为： 步骤一、利用BOTDR系统采集分布式光纤原始温度数据，对原始温度数据进行预处理，获得预处理后的温度数据； 步骤二、多特征提取； 从预处理后的温度数据中提取多种特征，通过特征重要性分析选择最佳特征集； 步骤三、构建MFDS-GFNet网络模型，所述MFDS-GFNet网络模型由双流网络模块和门控融合模块； 在训练过程中，将步骤一预处理后的温度数据和步骤二提取的最佳特征集通过双流网络模块进行特征流提取，并通过门控融合模块整合两个特征流，实现自适应特征融合；并通过分类器输出温度事件的概率分布； 通过最小化交叉熵损失函数及反向传播算法优化MFDS-GFNet网络模型的参数，完成对MFDS-GFNet网络模型的训练； 所述双流网络模块由主流网络和支流网络组成； 所述主流网络接收步骤一预处理后的温度数据，通过残差网络结构提取时空特征，获得主流特征向量； 所述支流网络接收步骤二获得的最佳特征集生成支流特征向量； 所述门控融合模块自适应地整合主流特征向量和支流特征向量，生成融合特征向量，然后通过SoftMax分类器输出温度事件的概率分布； 所述主流网络和支流网络均采用ResNet网络结构；所述ResNet网络结构由三个残差块组成，每个残差块包括两个残差单元，在每个残差单元中集成了通道注意力机制，并通过全局平均池化将特征图转换为固定长度的特征向量； 所述门控融合模块将主流特征向量和支流特征向量在维度上拼接，形成联合特征表示，通过全连接层和Sigmoid激活函数生成门控系数g；最后，利用所述门控系数对两个特征向量进行元素级加权融合，获得融合特征向量； 步骤四、在测试过程中，将测试数据输入训练好的MFDS-GFNet网络模型，所述网络模型输出为五维向量，分别对应五类温度事件的预测概率；根据预测概率最大值所对应的索引位置作为事件预测标签，实现对温度事件类型的自动识别。

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