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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于迁移学习的航空复合材料工件损伤诊断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：CN116561628B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202310530368.8，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于迁移学习的航空复合材料工件损伤诊断方法是由徐卓君;李浩;于剑博设计研发完成，并于2023-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于迁移学习的航空复合材料工件损伤诊断方法在说明书摘要公布了：一种基于迁移学习的航空复合材料工件损伤诊断方法，属于结构健康监测以及机器学习技术领域。本发明的目的是利用迁移学习中的度量学习理论，从通过仿真软件获取的铝板损伤信号这一源域，迁移到仿真软件与实验获取悬臂梁损伤信号目标域中来的基于迁移学习的航空复合材料工件损伤诊断方法。本发明将仿真软件内获取的铝板的损伤信号作为源域，使用重分布方法，对接收到的信号进行处理，构建卷积神经网络模型，将采用源域知识训练完成的卷积神经网络模型迁移到目标域中，应用最近邻方法对目标域内的样本数据进行分类，得到损伤诊断结果。本发明应对损伤样本数量少且样本分布不平衡的实际情况，实现对航空复合材料的损伤高精度与高准确率识别。

本发明授权基于迁移学习的航空复合材料工件损伤诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的航空复合材料工件损伤诊断方法，其特征在于：其步骤是： S1、使用重分布方法，对接收到的信号进行处理，并采用数据融合手段，获得多个传感器所接收损伤信号在RGB图像中的时频表示： （1） 其中为期望，为标准差，为方差； （2）； S2、构建卷积神经网络模型，所述模型包括特征提取器，长短期记忆机制，注意力机制； （1）特征提取器包括2个2*2和3个3*3的卷积核，5个ReLU层，最大池化层，池化窗口大小为3*3； （2）双向长短期记忆网络对新样本进行嵌入，在经过嵌入函数和处理后，输出再次经过循环神经网络加强源域与被选择个体的关系，其公式为： （3） （3）注意力机制基于新样本数据与支持集中的样本数据的嵌入表示的余弦相似度以及softmax函数，其公式为： （4）； S3、将源域与目标域按照7：2:1的比例划分训练集、验证集和测试集，利用源域中的数据对卷积神经网络模型进行训练，得到预训练的卷积神经网络模型； S4、将采用源域知识训练完成的卷积神经网络模型迁移到目标域中，应用最近邻方法对目标域内的样本数据进行分类，得到损伤诊断结果； 分类的思想是将源域内的支持集映射到一个分类器,对于给定的目标域样本,定义一个关于的概率分布即,其中被网络参数化，只需使用定义的网络来预测每个目标域样本的标签分布。

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