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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司佛山供电局申请的专利一种临时接地线缺陷诊断模型构建方法及装置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：CN116522141B 。

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：202310491769.7，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种临时接地线缺陷诊断模型构建方法及装置是由李锦焙;王圣;谢湘昭;赵明然;马思雅;周秀秀;区然清;蔡妮;梁梓洋设计研发完成，并于2023-05-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种临时接地线缺陷诊断模型构建方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种临时接地线缺陷诊断模型构建方法及装置，本申请提供的临时接地线缺陷诊断模型构建方法，通过历史超声波检测波形作为样本波形，提取样本波形的样本特征量；根据样本特征量，结合输入特征量数量和输出结果数量，初始化BP神经网络的模型结构；通过层次环形拓扑结构的改进CSO算法，对BP神经网络的权值和阈值进行优化，根据样本特征量，对BP神经网络进行训练和测试，得到训练好的临时接地线缺陷检测模型，在进行临时接地线的缺陷检测时，通过向这个缺陷诊断模型输入相应的超声波检测波形，即可完成缺陷诊断模型临时接地线缺陷的诊断，解决了传统人工检测方法过度依赖检查人员经验及素质，导致容易判断错误的技术问题。

本发明授权一种临时接地线缺陷诊断模型构建方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种临时接地线缺陷诊断模型构建方法，其特征在于，包括： 获取临时接地线的历史超声波检测波形作为样本波形，提取所述样本波形的样本特征量； 根据所述样本特征量，结合输入特征量数量和输出结果数量，初始化BP神经网络的模型结构； 通过层次环形拓扑结构的改进CSO算法，对所述BP神经网络的权值和阈值进行优化； 根据所述样本特征量，对所述BP神经网络进行训练和测试，当所述BP神经网络的训练精度满足预设的精度要求时，则停止训练，并输出临时接地线缺陷诊断模型，若所述BP神经网络的训练精度未满足预设的精度要求时，则返回通过层次环形拓扑结构的改进CSO算法，对所述BP神经网络的权值和阈值进行优化； 其中，通过层次环形拓扑结构的改进CSO算法，对所述BP神经网络的权值和阈值进行优化具体包括： 基于所述BP神经网络，初始化粒子群、规则树和层数； 将预设数量的粒子随机分配到所述规则树中的各个环内，形成多个种群； 根据贪婪策略，对同层中各个种群进行交叉操作并更新种群； 根据更新后的各种群，通过适应度函数计算所述种群中每个粒子的适应度，根据所述适应度，确定所述种群的优劣性评价数值； 根据各个种群的关联关系，对所述种群以及所述种群的子代种群进行优劣性评价数值的比较，并根据比较结果，若子代种群优于父代种群，则将所述子代种群与所述父代种群进行互换； 根据优化过程的迭代次数，若迭代次数达到预设的最大值时，则停止优化，并根据当前的最优种群，得到优化后的BP神经网络的权值和阈值，若当迭代次数未达到预设的最大值时，则返回根据贪婪策略，对同层中各个种群进行交叉操作并更新种群。

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