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龍圖騰網(wǎng)恭喜國(guó)網(wǎng)安徽省電力有限公司電力科學(xué)研究院申請(qǐng)的專(zhuān)利CO₂濃度檢測(cè)模型訓(xùn)練方法、裝置及火電碳排放監(jiān)測(cè)系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119782821B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-30發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510259131.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/214；該發(fā)明授權(quán)CO₂濃度檢測(cè)模型訓(xùn)練方法、裝置及火電碳排放監(jiān)測(cè)系統(tǒng)是由馬大衛(wèi);孔明;湯偉;周璇;蘇陽(yáng);戴皓升;陳劍;計(jì)超;叢星亮;丁磊;吳妍設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-06向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本CO₂濃度檢測(cè)模型訓(xùn)練方法、裝置及火電碳排放監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種CO2濃度檢測(cè)模型訓(xùn)練方法、裝置及火電碳排放監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，方法包括收集不同濃度CO2及對(duì)應(yīng)的特征信息作為有標(biāo)簽樣本數(shù)據(jù)；利用有標(biāo)簽樣本數(shù)據(jù)對(duì)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練得到訓(xùn)練好的生成器和恢復(fù)器；利用生成器根據(jù)隨機(jī)噪聲生成偽數(shù)據(jù)的潛在表示后通過(guò)恢復(fù)器將偽數(shù)據(jù)的潛在表示轉(zhuǎn)換為與有標(biāo)簽樣本數(shù)據(jù)維度相同的偽數(shù)據(jù)；利用偽數(shù)據(jù)和有標(biāo)簽樣本數(shù)據(jù)對(duì)CO2濃度檢測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練；本發(fā)明基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)的CO2濃度檢測(cè)模型訓(xùn)練方法，能夠以盡量少的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)檢測(cè)模型的學(xué)習(xí)和建立，降低數(shù)據(jù)采集成本，且訓(xùn)練出的模型更準(zhǔn)確、并能夠適應(yīng)多樣的檢測(cè)條件。

本發(fā)明授權(quán)CO₂濃度檢測(cè)模型訓(xùn)練方法、裝置及火電碳排放監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種CO2濃度檢測(cè)模型訓(xùn)練方法，其特征在于，包括：收集不同濃度CO2及對(duì)應(yīng)的特征信息作為有標(biāo)簽樣本數(shù)據(jù)；利用有標(biāo)簽樣本數(shù)據(jù)對(duì)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練得到訓(xùn)練好的生成器和恢復(fù)器；利用生成器根據(jù)隨機(jī)噪聲生成偽數(shù)據(jù)的潛在表示后通過(guò)恢復(fù)器將偽數(shù)據(jù)的潛在表示轉(zhuǎn)換為與有標(biāo)簽樣本數(shù)據(jù)維度相同的偽數(shù)據(jù)；利用偽數(shù)據(jù)和有標(biāo)簽樣本數(shù)據(jù)對(duì)CO2濃度檢測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，CO2濃度檢測(cè)模型包括多尺度增強(qiáng)特征提取模塊、預(yù)測(cè)模塊和自編碼模塊，其中多尺度增強(qiáng)特征提取模塊包括依次連接的多尺度混合增強(qiáng)子模塊和特征提取子模塊；多尺度混合增強(qiáng)子模塊包括數(shù)量相同的平均池化層和多層感知機(jī)，各平均池化層依次連接，各多層感知機(jī)依次連接，且第個(gè)平均池化層的輸出與第個(gè)多層感知機(jī)的輸出經(jīng)相加后作為第個(gè)多層感知機(jī)的輸入，第一個(gè)平均池化層的輸入數(shù)據(jù)的時(shí)間特征與第一個(gè)多層感知機(jī)的輸出特征相加得到的混合數(shù)據(jù)作為特征提取子模塊的輸入；特征提取子模塊包括依次連接的傅里葉變換層、第一卷積層、批標(biāo)準(zhǔn)歸一化層BN、激活函數(shù)ReLU、傅里葉逆變換層和第二卷積層；多尺度混合增強(qiáng)子模塊用于對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行多尺度混合增強(qiáng)，得到與輸入數(shù)據(jù)維度相同的混合數(shù)據(jù)；特征提取子模塊用于對(duì)混合數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，得到多尺度增強(qiáng)特征。

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