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龙图腾网获悉中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))申请的专利电路故障分析模型的训练方法以及电路故障分析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：CN116451093B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202310541792.2，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权电路故障分析模型的训练方法以及电路故障分析方法是由孟苓辉;周振威;陈义强;路国光;赵振博;余陆斌;何世烈;刘俊斌;俞鹏飞设计研发完成，并于2023-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本电路故障分析模型的训练方法以及电路故障分析方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种电路故障分析模型的训练方法以及电路故障分析方法。其中，训练方法包括获取待训练的电路故障分析模型、以及电路故障的训练数据，训练数据包括样本数据以及样本标签；将样本数据输入至待训练的电路故障分析模型，通过电路故障分析模型对样本数据进行特征突出处理，得到故障特征；通过电路故障分析模型对故障特征进行时序特征提取，将时序特征提取得到的特征数据进行分类预测；将分类预测结果与样本标签进行相似度对比；更新待训练的电路故障分析模型的模型参数直至相似度对比结果不大于预设误差，得到已训练的电路故障分析模型。方法提升了电路故障分析模型的适用性，也提升了电路模型故障分析结果的准确性和可靠性。

本发明授权电路故障分析模型的训练方法以及电路故障分析方法在权利要求书中公布了：1.一种电路故障分析模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待训练的电路故障分析模型、以及电路故障的训练数据，所述训练数据包括样本数据以及样本标签； 将所述样本数据输入至所述待训练的电路故障分析模型，通过电路故障分析模型对所述样本数据进行特征突出处理，得到故障特征，所述特征突出处理基于反向注意力机制进行； 通过电路故障分析模型对所述故障特征进行时序特征提取，将时序特征提取得到的特征数据进行分类预测； 将分类预测结果与所述样本标签进行相似度对比； 更新所述待训练的电路故障分析模型的模型参数直至所述相似度对比结果不大于预设误差，得到已训练的电路故障分析模型； 所述将所述样本数据输入至所述待训练的电路故障分析模型，对所述样本数据进行特征突出处理，得到故障特征包括： 对所述样本数据进行特征提取，得到电路故障的初始特征； 将所述初始特征进行归一化处理，得到权重矩阵； 获取所述权重矩阵中的权重张量、预设的单位张量以及预设的剪枝参数； 通过所述单位张量对所述权重张量进行反向处理，得到反向张量； 将所述反向张量与权重张量对应的初始特征输入电路故障分析模型中的激活函数； 通过所述剪枝参数，对激活函数的运算结果进行剪枝处理，得到故障特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))，其通讯地址为：511370 广东省广州市增城区朱村街朱村大道西78号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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