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龙图腾网恭喜国网浙江省电力有限公司电力科学研究院;浙江亿安电力电子科技有限公司申请的专利基于长短期记忆神经网络的生命体触电电流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：CN114118366B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202111349196.1，技术领域涉及：G06N3/0442；该发明授权基于长短期记忆神经网络的生命体触电电流检测方法是由赵启承;周金辉;王子凌;莫金龙;陈超;童力;柴卫健设计研发完成，并于2021-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于长短期记忆神经网络的生命体触电电流检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于长短期记忆神经网络的生命体触电电流检测方法，包括如下步骤：a、搭建生命体触电试验平台，采集试验过程中的剩余电流波形数据；b、采用小波分解方法对步骤a中采集的剩余电流波形数据的原始信号进行降噪处理，c、将经过步骤b处理过的信号按照3:1比例随机划分为训练集和测试集，并将训练集数据作为长短期记忆神经网络模型的输入对长短期记忆神经网络模型进行训练；利用训练好的长短期记忆神经网络模型对测试集的数据进行测试。与CNN和BP网络相比，本发明的长短期记忆神经网络LSTM在训练次数以及平均计算时间上有明显的优势。

本发明授权基于长短期记忆神经网络的生命体触电电流检测方法在权利要求书中公布了：1.基于长短期记忆神经网络的生命体触电电流检测方法，其特征在于，包括如下步骤：a、搭建220V±20％电源供电的类人体生命体触电试验平台，通过控制电流、湿度、接触面积来模拟不同情况下的人类生命体触电，采集试验过程中的剩余电流波形数据；b、采用小波分解方法对步骤a中采集的剩余电流波形数据的原始信号进行降噪处理，小波分解方法基本步骤主要包括以下部分：1、对原始信号进行小波分解，计算小波分解系数；2、对小波分解系数的阈值量化处理，将集中于高频系数的噪声成分舍去；3、使用小波分解的的低频系数以及各层阈值化处理后的高频系数进行重构；设采集到的生命体触电电流波形信号为一维离散信号：fn＝sn+εn1式中sn为原始信号，εn为噪声信号，且服从N0，σ2分布；对采集到的一维电信号fn采用Mallat塔式算法进行小波分解，尺度系数fkJ＝1和小波系数dkJ+1分别为： 式中J为分解层数，h和g分别是尺度函数和小波函数对应的低通和高通滤波器，N为离散采样数据长度，n＝0，1，...，N-1，k＝0，1，...，N-1；对分解得到的小波系数dkJ，采取软阈值处理，得出估计小波系数DkJ为： 式中软限幅函数的阈值为将经阈值处理后的小波系数DkJ重构，得到恢复的原始信号估计值： 式中h′、g′是重构系数，为h、g的共轭转置；经过以上小波分解降噪的过程能对大多数的剩余电流波形数据的原始信号进行降噪处理，从而去除噪声干扰；c、将经过步骤b处理过的信号按照3：1比例随机划分为训练集和测试集，并将训练集数据作为长短期记忆神经网络模型的输入对长短期记忆神经网络模型进行训练；训练过程中将误差限制设置为1×10-7，优化器选择Adam，并引入Dropout算法对长短期记忆神经网络模型进行正则化，利用训练好的长短期记忆神经网络模型对测试集的数据进行测试，所述长短期记忆神经网络是在循环神经网络的基础上增加了控制门，分别是遗忘门、输入门和输出门；所述长短期记忆神经网络中，定义xt为t时刻输入，ht为t时刻隐藏层输出，ft为t时刻遗忘门，it为t时刻的输入门，ot为t时刻输出门，st为t时刻细胞状态，ct为记忆单元的输入状态，σ为Sigmoid函数，tanh为双曲线正切函数；长短期记忆神经网络通过遗忘门来确定和删除神经元所不需要的信息，遗忘门ft的输出值计算方法为：ft＝σWxfxt+Whfht-1+bf5式中Wxf、Whf为遗忘门权重系数，bf为遗忘门偏移量；通过遗忘门对长短期记忆神经网络结构中神经元取舍的基础之上，通过xti和ht-1与权重的乘积来控制输入门中神经元状态it，其计算公式为：it＝σWxixti+Wxiht-1+bi6式中Wxi和Whi为输入门权重系数，bi为输入门偏移量；再利用tanh函数将神经元信息进一步更新，进而得到记忆单元在时间t的神经元状态Ct，其计算公式如下： 式中Wxc和Whc为细胞状态权重系数，bc为细胞状态偏移量；最终的输出结果通过Sigmoid函数判断神经元状态是否输出从而得到ot，其计算公式如下：ot＝σWxoxt+Whoht-1+b09式中Wxo和Who为输出门的权重系数，b。为输出门的偏移量；在t时刻隐含层输出的计算公式为：ht＝ottanhCt10；所述步骤b中，小波分解降噪选取的滤波器小波母函数为db3小波，参数设定为J＝3，σ2＝0.67，t＝4.772。

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