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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设备健康类别辨识中模态间隙的动态平衡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：CN120123914B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510623129.6，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种机电设备健康类别辨识中模态间隙的动态平衡方法是由程晓卿;谢宇晗;王彪;任翔宇;秦勇;贾利民设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机电设备健康类别辨识中模态间隙的动态平衡方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种机电设备健康类别辨识中模态间隙的动态平衡方法，属于机电设备技术领域，包括以下步骤：S1:将传感器数据输入到特征提取网络，获得特征向量；S2:计算多模态分类损失和多模态匹配损失；S3:基于权重参数对多模态分类损失和多模态匹配损失进行加权求和，获得多模态总损失；基于梯度下降法、选定的权重参数更新策略、多模态总损失、多模态分类损失更新权重参数和网络参数；S4:迭代次S1‑S3，获得特征提取网络的最终网络参数。本发明可以有效解决机电设备健康类别辨识中存在的模态间隙问题。

本发明授权一种机电设备健康类别辨识中模态间隙的动态平衡方法在权利要求书中公布了：1.一种机电设备健康类别辨识中模态间隙的动态平衡方法，其特征在于，包括以下步骤： S1:将机电设备的传感器数据输入到特征提取网络，获得特征向量；其中，表示第t次迭代时第i个训练样本中第j个模态的传感器数据；表示第j个模态对应的特征提取网络；表示对应的特征向量；t=1,2,...,；i=1,2,...,n，j=1,2,...,m；表示最大迭代次数；n表示一次迭代使用的训练样本数量；m表示一个训练样本包括的模态数量； S2:将各个特征向量进行特征融合后输入到分类层，获得预测健康类别概率；其中，表示第t次迭代时第i个训练样本的预测健康类别概率； 基于所述预测健康类别概率和真实健康类别标签计算多模态分类损失；其中，表示第t次迭代时第i个训练样本的真实健康类别标签；表示第t次迭代时的多模态分类损失； 基于特征向量计算多模态匹配损失；其中，表示第t次迭代时的多模态匹配损失； S3:基于权重参数对所述多模态分类损失和所述多模态匹配损失进行加权求和，获得多模态总损失；其中，表示第t次迭代时更新前的权重参数，为权重参数的初始化值；表示第t次迭代时的多模态总损失； 基于梯度下降法、选定的权重参数更新策略、所述多模态总损失、所述多模态分类损失更新所述权重参数和网络参数；其中，表示第t次迭代时特征提取网络更新前的网络参数，为特征提取网络的网络参数的初始化值； S4:迭代次S1-S3，获得所述特征提取网络的最终网络参数。

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