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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利一种机电复合传动系统健康状态辨识网络的自提升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：CN119917919B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510413670.4，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种机电复合传动系统健康状态辨识网络的自提升方法是由王彪;申泽林;伊枭剑;许涛;徐其志;秦勇设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机电复合传动系统健康状态辨识网络的自提升方法在说明书摘要公布了：本发明属于机械设备智能运维领域，公开了一种机电复合传动系统健康状态辨识网络的自提升方法，包括以下步骤：S1:利用数据集对健康状态辨识网络进行训练，获得权重参数；S2:冻结特征提取层的权重矩阵，并基于数据集获得远端记忆样本；S3:利用远端记忆样本对线性层的权重矩阵进行分区转换，获得重构激活区和重构休眠区；S4:冻结重构激活区，并利用数据集更新重构休眠区，获得线性层的权重矩阵；基于数据集获得远端记忆样本；S5:不断重复S3‑S4,获得自提升的健康状态辨识网络。本发明可以改善灾难性遗忘问题、避免少样本数据容易过拟合的问题、使健康状态辨识网络具有良好的辨识准确性。

本发明授权一种机电复合传动系统健康状态辨识网络的自提升方法在权利要求书中公布了：1.一种机电复合传动系统健康状态辨识网络的自提升方法，其特征在于，包括以下步骤： S1:利用第1阶段复合传动系统健康状态数据集对健康状态辨识网络进行训练，获得所述健康状态辨识网络的权重参数；其中，所述第1阶段复合传动系统健康状态数据集包括若干健康状态类别的样本数据；所述健康状态辨识网络由特征提取层和线性层堆叠而成，；所述权重参数包括所述线性层的权重矩阵和特征提取层的权重矩阵； S2:冻结所述特征提取层的权重矩阵，并从所述第1阶段复合传动系统健康状态数据集中的每一种健康状态类别的样本数据中各选择一个典型样本存储到记忆存储空间，获得第1阶段远端记忆样本； S3:利用第i-1阶段远端记忆样本对所述线性层的权重矩阵进行分区转换，获得重构激活区和重构休眠区；其中，； S4:冻结所述重构激活区，并利用第i阶段复合传动系统健康状态数据集更新所述重构休眠区，获得所述线性层的权重矩阵；其中，各阶段复合传动系统健康状态数据集包括的健康状态类别不重叠； 从所述第i阶段复合传动系统健康状态数据集中的每一种健康状态类别的样本数据中各选择一个典型样本存储到所述记忆存储空间，获得第i阶段远端记忆样本； S5:不断重复S3-S4,获得自提升的健康状态辨识网络。

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