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龙图腾网获悉珠海芯烨电子科技有限公司申请的专利一种基于机器学习的CUPS打印管理及控制系统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：CN121807238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610275818.7，技术领域涉及：G06F3/06；该发明授权一种基于机器学习的CUPS打印管理及控制系统是由请求不公布姓名;请求不公布姓名设计研发完成，并于2026-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的CUPS打印管理及控制系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于机器学习的CUPS打印管理及控制系统，包括数据采集与状态监测层，用于实时采集CUPS日志数据、驱动层事件、打印机内部传感器数据以及用户操作行为数据等；特征构建与数据融合层，用于对采集的数据进行预处理、特征提取，并通过特征加权融合算法构建包含多维度关联特征的特征向量空间；机器学习预测分析层，配置为采用集成学习框架实现打印异常识别、耗材异常、潜在故障预测、关键部件剩余寿命评估以及用户行为分析等功能；策略生成与自适应控制层，配置为根据预测结果动态执行风险等级映射、自修复指令生成、负载调控、参数优化等操作。本发明可以实现设备状态实时评估、故障提前预测、部件寿命估算及自适应优化控制等。

本发明授权一种基于机器学习的CUPS打印管理及控制系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的CUPS打印管理及控制系统，应用于计算机终端、打印服务器或集中式管理节点中，其特征在于，系统包括： 数据采集与状态监测层，通过多源异构数据接口实时采集以下至少一类数据：CUPS日志数据、驱动层事件、打印机内部传感器数据以及用户操作行为数据； 特征构建与数据融合层，用于对采集的数据进行预处理、特征提取，并通过特征加权融合算法构建包含多维度关联特征的特征向量空间； 机器学习预测分析层，包括：异常检测模型模块，用于实时识别打印异常和耗材异常；故障预测模型模块，用于预测潜在故障；剩余寿命预测模型模块，用于评估关键部件剩余使用寿命；用户行为聚类模型模块，利用KMeans或GMM算法分析用户打印习惯，生成个性化打印参数和调度策略； 策略生成与自适应控制层，配置为根据预测结果动态执行以下至少一类操作：风险等级映射、自修复指令生成、负载调控、参数优化； 其中，特征构建与数据融合层包括： 日志数据预处理模块，对CUPS日志数据进行分词、清洗及结构化处理； 传感器数据预处理模块，对传感器数据进行归一化、时间对齐及异常清洗； 用户行为序列解析模块，对用户操作序列进行建模、频次及模式分析； 特征提取模块，用于提取异常特征、耗材特征、负载特征及用户行为特征； 多维特征融合模块，将提取的各类特征融合构建统一特征向量空间； 特征提取模块，通过多模态数据融合技术实现设备状态与用户行为的特征工程，具体包括： 异常特征提取子模块： 对处理后的CUPS日志数据执行滑动窗口扫描，提取N-gram特征，构建错误代码共现网络； 采用孤立森林算法检测传感器数据流中的异常模式，对每个数据点x，计算其在所有树中的平均路径长度hx，归一化得到异常分数sx； 耗材特征提取子模块： 基于LSTM网络预测耗材剩余量趋势，输入窗口大小为前10个时间点的消耗数据，每个时间点包含3维特征：打印页数、墨水覆盖率、设备工作时长；全连接层输出未来3个时间点的耗材剩余量预测值； 计算耗材更换周期的标准差作为使用稳定性特征； 负载特征提取子模块： 对电机转速数据执行短时傅里叶变换，提取10Hz~100Hz频段的能量占比特征； 计算打印队列状态数据的峰值负荷比； 用户行为特征提取子模块： 采用K-means++算法对用户操作序列聚类，设定聚类数K=5并计算轮廓系数优化聚类效果； 提取用户使用时段分布的熵值作为行为规律性特征； 多维特征融合模块，配置为： 通过注意力机制计算各类特征的权重系数，其中，日志特征权重设为a、传感器特征权重设为b、用户行为特征权重设为c； 将加权后的特征向量按预设维度结构拼接为32维统一特征向量，具体维度分配为： 前8维：异常特征子向量，由日志特征与传感器特征按权重加权后拼接构成； 中间12维：负载特征子向量，由电机运行参数特征与队列状态特征按权重加权后拼接构成； 后12维：用户行为特征子向量，由用户操作序列特征与使用时段特征按权重加权后拼接构成； 对32维统一特征向量执行PCA降维处理，并基于累计贡献率≥95%的阈值自动筛选主成分，生成降维后的低维特征向量。

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