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龙图腾网获悉赣州宁禾电子科技有限公司申请的专利一种用于高频网络变压器的自动化检测方法及装置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：CN120873897B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510922597.3，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种用于高频网络变压器的自动化检测方法及装置是由黄林玲;黄平设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于高频网络变压器的自动化检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出了一种用于高频网络变压器的自动化检测方法及装置。属于电子元器件检测技术领域；所述方法包括：对高频变压器的相关参数进行采集；不同类型的检测数据进行特征提取，将提取的特征进行分类存储；通过基于注意力机制的深度数据融合模型，动态权衡不同数据源对最终检测结果的重要性，并通过自学习调整各数据源的权重分配。采用自注意力机制和大规模标注数据集的结合，使得模型能够动态地计算各个数据源对检测任务的贡献权重，从而优化数据融合的过程。

本发明授权一种用于高频网络变压器的自动化检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种用于高频网络变压器的自动化检测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、对高频变压器的相关参数进行采集； S2、不同类型的检测数据进行特征提取，将提取的特征进行分类存储； S3、通过基于注意力机制的深度数据融合模型，动态权衡不同数据源对最终检测结果的重要性，并通过自学习调整各数据源的权重分配；基于图神经网络对融合后的特征进行进一步挖掘； S4、构建多任务学习框架，将多个任务集成于一体； S5、持续接收并处理来自传感器网络的数据流，对高频变压器进行连续状态监测与故障预警； 所述S3，包括： S31、基于自注意力机制，动态计算各数据源对检测任务的贡献权重；通过GFU，进行跨模态特征的动态交互与选择性融合； S32、使用大规模标注数据集对MAN模型进行训练，并通过交叉验证调整模型超参数； S33、将不同模态的特征向量映射为图节点，通过边权重矩阵量化特征间的关联强度；构建包含多维度特征的异构特征图； S34、采用GCN对HFG进行迭代聚合，捕捉高阶特征交互关系；通过GCN的节点嵌入和边权重更新机制，挖掘特征间的潜在关联，所述HFG表示异构特征图。

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