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龙图腾网恭喜国网安徽省电力有限公司合肥供电公司;国网安徽省电力有限公司;合肥工业大学申请的专利基于有限状态机的电网设备状态核对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：CN119724163B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510213021.X，技术领域涉及：G10L15/02；该发明授权基于有限状态机的电网设备状态核对方法是由杨子;彭伟;方林波;孙磊;张炜;李有亮;方进虎;王洪波;刘路登;孙仪;谢小艳;刘航;徐博文;田跃军;陶伟龙设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于有限状态机的电网设备状态核对方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于有限状态机的电网设备状态核对方法，涉及语音识别技术领域，包括以下步骤获取待测语音信号，进行特征提取得到语音特征；对语音特征进行数据分析，构建若干个语音特征空间；根据语音特征构建语音特征矩阵，并将语音特征矩阵分别投影到若干个语音特征空间中进行降维；评估各个降维后的语音特征，筛选得到最佳降维后的语音特征；本申请通过评估不同语音特征数量下降维后的语音特征，以解决在有效降低语音特征数据维度的同时提高语音识别的准确率的问题。

本发明授权基于有限状态机的电网设备状态核对方法在权利要求书中公布了：1.基于有限状态机的电网设备状态核对方法，其特征在于，包括如下步骤：获取待测语音信号，进行特征提取得到语音特征，根据语音特征构建语音特征矩阵，并进行线性分析，构建协方差矩阵；对协方差矩阵进行特征值分解，得到语音特征值和语音特征向量；对语音特征进行数据分析，构建若干个语音特征空间；根据语音特征构建语音特征矩阵，并将语音特征矩阵分别投影到若干个语音特征空间中进行降维，得到降维后的语音特征矩阵；根据语音特征矩阵、前k个最大的语音特征值对应的语音特征向量组成的矩阵和降维后的语音特征矩阵，构建重建特征数据矩阵，并与语音特征矩阵信息差异化对比，得到重建误差；将降维后的语音特征输入预训练的语音识别模型中，转为文本数据，并输入有限状态机与数据库文本匹配分类，基于交叉验证评估降维后的语音特征的分类精度；将前k个语音特征向量的特征值之和与语音特征向量中所有特征值之和相比，得到降维前和降维后的语音特征值方差占比，并计算降维后的语音特征值的方差保留率；将重建误差、分类精度和方差保留率输入语音特征评估模型中，对各个降维后的语音特征进行评估，筛选得到最佳降维后的语音特征;重建特征数据矩阵的计算公式具体如下： 重建误差的计算公式具体如下： 式中，是前k个语音特征向量组成的矩阵的转置矩阵，是降维后的语音特征矩阵，是语音特征矩阵，是重建特征数据矩阵，是第i个降维后语音特征的评估向量，是重建误差。

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