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龙图腾网获悉苏州声学产业技术研究院有限公司申请的专利基于混合式自编码器集成学习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：CN119476368B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202411591732.2，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权基于混合式自编码器集成学习模型检测电机的方法是由陈兴达;张胜;卢明辉;谢海圣;韩峰;顾正云;李鹏高;刘秋艳设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合式自编码器集成学习模型检测电机的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于混合式自编码器集成学习模型检测电机的方法，涉及电机的测试技术领域；其包括：步骤S1：构建获得混合式自编码器集成学习模型，该模型包括m*n种基模型，一种基模型包括一种音频特征提取方法和一种自编码器AU；步骤S2：训练每一基模型的自编码器AU获得训练好的基模型，将训练集中电机正常的音频数据输入至每一训练好的基模型训练获得最佳基模型；步骤S3：将测试集电机正常和异常的音频数据输入至每一最佳基模型，获得每一最佳基模型的测试集异常分数，将所有异常分数平均获得测试集的异常分数；基模型之间的差异越大，基模型的精度越高，混合式自编码器集成学习模型的精度也就越高，进而使得电机异常检测精度更高。

本发明授权基于混合式自编码器集成学习模型检测电机的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合式自编码器集成学习模型检测电机的方法，其特征在于：包括如下步骤， 步骤S1：构建获得混合式自编码器集成学习模型，混合式自编码器集成学习模型包括m*n种基模型，m为音频特征提取方法的种类数，n为自编码器AU架构的种类数，一种基模型包括一种音频特征提取方法和一种自编码器AU； 所述步骤S1中，构建获得混合式自编码器集成学习模型的步骤包括如下步骤， 步骤S101：构建获得自编码器AU； n=2，自编码器AU包括第一自编码器modelA和第二自编码器modelB，共两种自编码器，第一自编码器modelA和第二自编码器modelB为一类自编码器即基本自编码器； 步骤S102：构建获得特征提取方法； m=2，特征提取方法包括梅尔频率倒谱系数MFCC和频率滤波器组FB，共两种特征提取方法； 基模型包括MFCC_modelA基模型、FB_modelA基模型、MFCC_modelB基模型和FB_modelB基模型，共四种基模型，四种基模型形成混合式自编码器集成学习模型并标记为mul_fea_model基模型； 步骤S2：训练混合式自编码器集成学习模型中每一基模型的自编码器AU获得训练好的基模型，将训练集中电机正常的音频数据输入至每一训练好的基模型训练获得每一最佳基模型； 步骤S3：将测试集电机正常和异常的音频数据输入至混合式自编码器集成学习模型中每一最佳基模型，获得每一最佳基模型的测试集异常分数，将所有测试集异常分数平均获得测试集的异常分数。

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