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龙图腾网恭喜苏州声学产业技术研究院有限公司申请的专利基于UMAP的Transformer模型检测电机的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：CN119622609B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510159184.4，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于UMAP的Transformer模型检测电机的方法是由陈兴达;陈益超;顾正云;徐强;韩峰;张胜;李鹏高;卢明辉;谢海圣;季佩宇;刘秋艳设计研发完成，并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于UMAP的Transformer模型检测电机的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于UMAP的Transformer模型检测电机的方法，涉及电机测试技术领域，尤其针对信噪比较低的电机声音数据；其包括获得形状（n_frame,n_mfcc）特征矩阵；获得K种UMAP；将特征矩阵拆分成n_frame个形状（n_mfcc，1）特征向量；分别输入每一UMAP获得K*n_frame个训练好的UMAP；将所有特征向量输入每一训练好的UMAP获得n_frame个形状（n_umap_dim，1）特征向量并拼接成形状（n_frame,n_umap_dim*K）特征矩阵；均值归一化后经Transformer模型获得分类结果；其通过K种UMAP去除特征中冗余信息，提高精度。

本发明授权基于UMAP的Transformer模型检测电机的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于UMAP的Transformer模型检测电机的方法，其特征在于：包括如下步骤，步骤S1：电机的时域信号经过特征提取获得形状为（n_frame,n_mfcc）的特征矩阵，所述时域信号为声音信号的时域信号或者振动信号的时域信号；步骤S2：UMAP特征压缩，步骤S2包括步骤S201～步骤S204，步骤S201：设置K个n_neighbor参数获得K个不同种类的UMAP；步骤S202：将步骤S1获得的形状为（n_frame,n_mfcc）的特征矩阵拆分获得n_frame个形状为（n_mfcc，1）的特征向量；步骤S203：将每个形状为（n_mfcc，1）的特征向量分别独立的输入到每一UMAP，一种UMAP训练获得n_frame个训练好的同种UMAP，K个不同种类的UMAP，共获得K*n_frame个训练好的UMAP；步骤S204：将n_frame个形状为（n_mfcc，1）的特征向量输入至每一训练好的UMAP，每一训练好的UMAP输出获得n_frame个形状为（n_umap_dim，1）的特征向量，拼接n_frame个形状为（n_umap_dim，1）的特征向量获得形状为（n_frame,n_umap_dim）的特征矩阵，K个不同种类的UMAP，共获得K个形状为（n_frame,n_umap_dim）的特征矩阵，拼接K个形状为（n_frame,n_umap_dim）的特征矩阵获得形状为（n_frame,n_umap_dim*K）的特征矩阵；步骤S3：将步骤S2获得的形状为（n_frame,n_umap_dim*K）的特征矩阵均值归一化后输入到Transformer模型中，Transformer模型输出获得分类结果；还包括训练过程，训练过程：获得训练数据集，经步骤S1特征提取，获得用于训练的形状为（n_frame,n_mfcc）的特征矩阵；经步骤S201、步骤S202和步骤S203获得K种训练好的UMAP，共获得K*n_frame个训练好的UMAP；经步骤S204获得用于训练的形状为（n_frame,n_umap_dim*K）的特征矩阵；用步骤S204获得用于训练的形状为（n_frame,n_umap_dim*K）的特征矩阵训练归一化模块，获得训练好的归一化模块，用训练好的归一化模块输出的归一化特征训练Transformer模型，获得训练好的Transformer模型，即训练好的基于K种UMAP的Transformer模型。

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