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龙图腾网恭喜中铁电气化局集团第一工程有限公司申请的专利一种牵引变电站局部放电带电检测电磁干扰信号的分级方法和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：CN119357848B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202411896044.7，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种牵引变电站局部放电带电检测电磁干扰信号的分级方法和系统是由叶锋;奚金柱;赵永前;苏保卫;苑玉超;吴亮;罗东北;魏亚东;方晓滨;张钊设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种牵引变电站局部放电带电检测电磁干扰信号的分级方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电磁干扰信号处理技术领域，提供一种牵引变电站局部放电带电检测电磁干扰信号的分级方法和系统，用以解决现有技术难以对多种类型电磁干扰信号的精准分类、难以适应不同工况下的变化、自适应调整能力差、适应性不足的问题。本发明包括：构建动态图模型处理电磁干扰信号数据流，生成融合数据；对数据实时异常检测，结合强化学习和深度信念网络，进行自适应情境感知分类；提取电磁干扰信号的时空频谱特征，构建交互式专家系统，生成目标参数配置，得到初步分级结果；调整各算法参数，生成最终分级结果。本发明提供的技术方案提供了一种高效、智能的电磁干扰信号处理方法，保证分级结果的准确性和可靠性，提高电磁环境管理的效率和效果。

本发明授权一种牵引变电站局部放电带电检测电磁干扰信号的分级方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种牵引变电站局部放电带电检测电磁干扰信号的分级方法，其特征在于，包括：收集电磁干扰信号数据流，利用图神经网络构建动态图模型，利用所述动态图模型处理所述电磁干扰信号数据流，得到融合数据，使用孤立森林算法对所述融合数据进行实时异常检测处理，得到异常干扰信号；结合强化学习算法和深度信念网络，对所述异常干扰信号进行自适应情境感知分类处理，得到分类结果，基于所述分类结果识别出不同类型的电磁干扰信号；结合卷积神经网络和循环神经网络，提取所述电磁干扰信号的时空频谱特征；构建基于贝叶斯网络和遗传算法的交互式专家系统，利用所述交互式专家系统分析所述时空频谱特征，得到系统分析结果，基于所述系统分析结果对不同类型的电磁干扰信号的重要性进行量化评估，得到重要性评估结果，基于所述重要性评估结果和已有的领域知识，生成与每种电磁干扰信号类型对应的目标参数配置，基于所述目标参数配置、所述分析结果以及所述领域知识，生成初步分级结果；利用快速反馈路径和慢速反馈路径对各个算法的参数进行调整，得到调整后参数，基于所述调整后参数和所述领域知识优化所述初步分级结果，得到最终分级结果，所述各个算法包括所述强化学习算法、所述深度信念网络、所述卷积神经网络以及所述循环神经网络。

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