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龙图腾网获悉贵州工业职业技术学院;贵州安融科技发展有限公司申请的专利一种电缆测试方法和小型手持式电缆测试仪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：CN121541002B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610074149.7，技术领域涉及：G01R31/08；该发明授权一种电缆测试方法和小型手持式电缆测试仪是由钟大利;黄宗正设计研发完成，并于2026-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电缆测试方法和小型手持式电缆测试仪在说明书摘要公布了：本发明提供了一种电缆测试方法和小型手持式电缆测试仪，该方法包括：对原始电缆数据进行小波变换降噪、Z‑score标准化和时间序列动态规整；然后利用旋转立方体集合的分散自组织结构构建几何深度学习网络，提取多模态深度特征；接着通过尖峰神经网络门控机制和跨模态注意力机制融合不同模态特征；最后基于差分进化优化的神经网络进行故障分类，结合时序生成对抗网络和动态概率邻域生长聚类算法实现故障定位。系统还通过信息熵和互信息分析评估各模态数据贡献度，利用自适应权重分配和轻量化神经网络技术优化模型性能。本发明能够高精度识别和定位电缆断线、短路、绝缘老化、接触不良等多种故障类型，显著提高了电缆维护的效率和准确性。

本发明授权一种电缆测试方法和小型手持式电缆测试仪在权利要求书中公布了：1.一种电缆测试方法，其特征在于，包括： 获取多个模态的电缆原始数据，对电缆进行多维度数据采集，得到包含反射波形、频率响应特性、阻抗变化曲线和绝缘电阻值的原始多模态电缆数据流； 对所述原始多模态电缆数据流进行降噪处理和标准化操作，通过小波变换降噪、Z-score标准化和时间序列动态规整，得到预处理后的多模态电缆测试数据集； 根据所述预处理后的多模态电缆测试数据集，利用旋转立方体集合的分散自组织结构构建几何深度学习网络，通过几何卷积操作和自组织学习机制提取不同模态数据的深度特征，得到多维电缆特征向量集； 根据所述多维电缆特征向量集，构建尖峰神经网络门控机制，通过跨模态注意力机制融合不同模态特征，得到融合后的统一特征表示； 基于所述融合后的统一特征表示，利用差分进化优化的反向传播神经网络模型进行故障分类，结合时序生成对抗网络增强样本和动态概率邻域生长聚类算法进行故障定位，得到故障类型判断结果和故障位置坐标； 基于所述故障类型判断结果和所述故障位置坐标，通过信息熵和互信息分析评估各模态数据贡献度，利用自适应权重分配和轻量化神经网络技术进行模型优化，得到最终的电缆故障检测报告，包括：通过计算各模态数据的信息熵、互信息和条件互信息，量化每种模态对故障检测的贡献度和模态间的互补性，得到模态贡献度评分；根据所述模态贡献度评分，结合电缆类型、环境条件和故障特性设计自适应权重分配策略，动态调整时域反射、频域分析、阻抗测量、绝缘电阻的各模态数据的融合权重，得到优化的权重分配方案；基于所述优化的权重分配方案，通过网络剪枝、知识蒸馏和量化压缩技术构建适用于小型手持设备的轻量化神经网络模型，结合增强现实技术实现故障可视化展示和智能报告生成，得到所述最终的电缆故障检测报告。

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贵州工业职业技术学院;贵州安融科技发展有限公司，其通讯地址为：550000 贵州省贵阳市清镇职教城将军石路3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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