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龙图腾网恭喜一脉通(深圳)智能科技有限公司申请的专利测试方法、测试系统及存储介质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：CN119643955B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202510172780.6，技术领域涉及：G01R21/00；该发明授权测试方法、测试系统及存储介质是由薛喜柱;林本聪;刘兵;张光力;罗相诚;李劲松;洪晓城;胡剑锋;叶浩林;麻亚翰设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本测试方法、测试系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及功耗测试技术领域，具体为一种测试方法、测试系统及存储介质。测试方法的步骤包括：获取智能锁在预设时间段内的操作日志；基于操作日志识别智能锁的工作状态序列；采集每种工作状态对应的实时功耗数据，自适应动态调整采样频率；利用机器学习算法建立智能锁工作状态与功耗的关联模型；基于关联模型计算智能锁在预设时间段内的总功耗；获取环境因素数据，修正计算得到总修正功耗。本发明通过自适应动态调整采样频率，能够更准确地捕捉智能锁在不同工作状态下的功耗变化。

本发明授权测试方法、测试系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种测试方法，用于测试智能锁的功耗，其特征是，所述测试方法的步骤包括：获取所述智能锁在预设时间段内的操作日志；基于所述操作日志识别所述智能锁的工作状态序列；采集每种工作状态对应的实时功耗数据，自适应动态调整采样频率；利用机器学习算法建立智能锁工作状态与功耗的关联模型；基于所述关联模型计算智能锁在所述预设时间段内的总功耗；获取环境因素数据，修正计算得到总修正功耗；所述基于所述关联模型计算智能锁在所述预设时间段内的总功耗的步骤包括：将预设时间段内的所述工作状态序列分解为多个时间片段，每个所述时间片段对应一个特定的工作状态；对每个所述时间片段，构建包含工作状态参数和持续时间的特征向量，所述特征向量表示为： ，其中，si表示状态类型，ti表示持续时间，pi表示工作状态参数，ei表示环境因素；使用所述关联模型对每个所述时间片段的功耗进行预测，预测公式表示为： ，其中，f表示训练好的关联模型；根据不同状态的持续时间不同，引入时间加权因子，所述加权因子计算公式为： ；将所有所述时间片段的加权后的功耗累加，得到预设时间段内的总功耗，所述总功耗的计算公式为： ，其中，Pi,j是第i个所述时间片段的第j个观测值，是所述时间片段的功耗平均值，α为正系数。

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