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龙图腾网获悉优课达(杭州)网络有限公司申请的专利一种多设备能耗优化的智能化在线学习系统及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：CN119415365B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202510006163.9，技术领域涉及：G06F11/30；该发明授权一种多设备能耗优化的智能化在线学习系统及方法是由任功明;李小平;唐泽鑫设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多设备能耗优化的智能化在线学习系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多设备能耗优化的智能化在线学习系统及方法，具体涉及多设备能耗优化领域，用于解决反馈路径未优化导致的能耗波动和运行效率低下问题，是通过捕捉设备运行关键特征，利用因果推理构建反馈交互矩阵，提取反馈路径权重和作用链特征，解析设备间动态交互关系；结合聚类分析和强化学习优化分类边界，标注高风险反馈模式并生成优化模板，为路径调整和策略优化提供依据；通过动态调整反馈路径权重、生成设备调整指令并结合反馈优化模板，实现设备协同运行的高效控制；进而有效抑制高风险反馈路径对运行的负面影响，降低设备间反馈增强引发的能耗累积效应，优化设备协同关系，提高系统在动态负载环境中的能耗分配效率和运行稳定性。

本发明授权一种多设备能耗优化的智能化在线学习系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种多设备能耗优化的智能化在线学习方法，其特征在于，包括步骤：S1，对于具有协同运行任务且通过物理或逻辑联系共享和预测行为的多设备系统，分别采集设备的各项数据和信号，并提取对应的特征，生成统一格式的设备行为特征数据包，作为因果关系分析的输入；S2，基于设备行为特征数据包，定义设备间的因果影响强度，构建设备间的反馈交互矩阵；提取反馈路径特征和作用链特征，量化各反馈路径对系统整体性能的影响，生成用于高风险反馈模式识别的特征输入；S3，基于反馈路径特征，采用聚类算法结合强化学习优化分类边界，对反馈模式进行分类和异常性评估，计算反馈模式的异常强度；当异常强度大于预设阈值且特征边界存在异常分布时，标记对应反馈模式为高风险反馈模式，并生成包含异常强度、特征边界和优化建议的优化模板；步骤S3包括以下内容：S3.1，首先，基于反馈交互矩阵和作用链特征，构建反馈模式的特征向量，用于描述设备在协同运行中的主要反馈特性；特征向量定义如下：；其中，：设备对其他设备的总输出影响；：其他设备对设备的总输入影响；：设备的作用链特征；采用密度聚类算法对反馈模式进行分组，挖掘运行中反馈特征相似的设备组合，初步划分出若干反馈模式；S3.2，聚类分析完成后，对每类反馈模式进行异常性评估；通过计算反馈模式的异常强度指标，综合评估反馈路径强度、作用链特征和能耗波动率的综合异常性： ；其中，：为设备总数；第类中设备对设备的反馈路径权重，反映模式内设备间的直接关联；：第类模式内设备的平均作用链特征；：第类模式内设备的平均能耗波动率；：聚类内的设备数量；S3.3，使用强化学习优化聚类分类边界；S4，根据风险反馈标注和优化模板，对反馈路径权重进行动态调整，削弱高风险路径的影响；结合调整后的反馈路径权重和作用链特征，生成设备调整指令集，并将调整指令集下发至设备执行。

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