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申请/专利权人：京源中科科技股份有限公司

摘要：本申请实施例提供一种热能表热量数据采集方法及系统，首先利用设定的样例热能采集数据序列对初始化配置的热能数据解析网络进行循环参数学习，生成了高度优化的目标热能数据解析网络。通过目标热能数据解析网络，能够快速地获取候选热能数据，并准确分析出热变化模式识别数据、热值区间识别数据以及异常识别数据，进一步地，依据热变化模式识别数据确定了热能数据对应的热变化类别，并结合异常识别数据和热值区间识别数据，精确提取了在排除异常单元数据影响时与热变化类别相关的数据点知识特征，作为目标采集结果，不仅大大提升了热能数据采集的精度，还为热能表的性能优化和故障诊断提供了有力支持。

主权项：1.一种热能表热量数据采集方法，其特征在于，所述方法包括：依据设定的样例热能采集数据序列，对初始化配置的热能数据解析网络进行循环参数学习，生成完成循环参数学习的目标热能数据解析网络，其中，所述样例热能采集数据序列中的部分样例热能采集数据中包括：具有异常单元数据的模板热能数据和所述模板热能数据对应的各先验知识；获取候选热能数据，基于所述目标热能数据解析网络，依据所述热能数据，分析得到热变化模式识别数据、热值区间识别数据，以及异常识别数据；依据所述热变化模式识别数据确定所述热能数据对应的热变化类别，并基于所述异常识别数据和所述热值区间识别数据，确定在排除异常单元数据的影响时所述热能数据中与热变化类别相关的数据点知识特征，作为目标采集结果；其中，在每一阶段的参数学习过程中，对遍历的模板热能数据进行特征嵌入表示，生成相应的热能特征矢量序列；依据所述热能特征矢量序列，对所述模板热能数据进行热变化模式预测，生成反映所述模板热能数据的热变化类别的热变化模式估计数据；依据所述热能特征矢量序列，对所述模板热能数据进行热值区间归属预测，生成反映所述模板热能数据中各个数据点分别所属的热值区间的热值区间估计数据；依据所述热能特征矢量序列，对所述热能特征矢量序列进行异常数据识别，生成用于从所述模板热能数据中标记出所述异常单元数据的异常估计数据；依据所述热变化模式估计数据、所述热值区间估计数据和所述异常估计数据，以及各自与相应的先验知识之间的区别，对所述热能数据解析网络进行参数学习；所述样例热能采集数据序列的配置步骤，包括：获取基础热能采集数据序列，并依据设定的权重参数，从所述基础热能采集数据序列中获取待加载异常单元数据的各基础热能采集数据，其中，基础热能采集数据中不具有有异常单元数据，且每个基础热能采集数据关联有对应的基础热变化模式先验知识和基础热值区间先验知识；针对每个基础热能采集数据，在设定的热能噪声序列中选择至少一个热能噪声，作为待加载的异常单元数据，基于在所述基础热能采集数据中随机选定的目标数据点坐标，确定所述异常单元数据在所述基础热能采集数据中相对于所述目标数据点坐标的加载坐标引导信息，依据所述加载坐标引导信息，在所述基础热能采集数据中加载所述异常单元数据，生成对应的模板热能数据；分别配置每个模板热能数据对应的热变化模式先验知识、热值区间归属先验知识，以及异常数据先验知识。

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