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龙图腾网获悉北京尚博信科技有限公司申请的专利一种基于石化设备的模型融合的训练方法及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：CN120180135B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510638297.2，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于石化设备的模型融合的训练方法及系统是由陈祥英设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于石化设备的模型融合的训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于石化工业深度融合技术领域，本发明提供了一种基于石化设备的模型融合的训练方法及系统，包括：识别符合石化设备故障诊断的诊断模型，通过对石化设备当前故障时的不同运行参数的聚类分析以及同类划分整合，得到单元参数集，确定单元参数集对应的最优诊断模型；结合最优诊断模型在不同单元参数集上的训练验证表现，对不同单元参数集内的单元参数组进行抽取整合，得到最优诊断模型的训练数据库；对最优诊断模型进行训练验证，确定各最优诊断模型的训练验证权重，并联融合所有最优诊断模型，得到目标诊断模型；将石化设备当前故障时的运行参数作为输入，输出石化设备的故障指标系数，从而提高石化设备故障诊断的准确性。

本发明授权一种基于石化设备的模型融合的训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于石化设备的模型融合的训练方法，其特征在于：包括以下步骤： 利用石化设备在历史运行周期内不同故障时刻的基本参数组，对已有模型库中的模型进行训练验证，得到诊断模型库； 通过对石化设备当前故障时的不同运行参数的聚类分析，对基本参数组进行拆分，得到单元参数组，并利用根据运行参数类型对单元参数组进行同类划分整合得到的单元参数集，对诊断模型库中的各诊断模型进行训练验证，确定最优诊断模型； 结合最优诊断模型在不同单元参数集上的训练验证表现，对不同单元参数集内的单元参数组进行抽取整合，得到最优诊断模型的训练数据库； 通过训练数据库的训练验证，确定各最优诊断模型的训练验证权重，并联融合所有最优诊断模型，得到目标诊断模型； 将石化设备当前故障时的运行参数作为目标诊断模型的输入，输出石化设备的故障指标系数； 所述训练数据库的获取过程为： 获取最优诊断模型在不同单元参数集训练验证测试后的验证符合特征，并求和得到验证符合总值，求取验证符合特征与验证符合总值之间的比例，得到单元参数集对应的单元参数组的抽取比例，按照单元参数集对应的单元参数组的抽取比例对各单元参数集内的单元参数组进行抽取整合，得到最优诊断模型的训练数据库； 所述确定最优诊断模型的训练验证权重的方式为： 基于任意一个最优诊断模型，获取最优诊断模型输出的故障指标系数，并与单元参数组内包含的故障指标系数进行误差比较分析，识别单元参数组中的适应单元参数组； 统计适应单元参数组在训练数据库中的数量比例，得到验证适应特征； 求取验证适应特征与验证适应总值的比例，得到最优诊断模型的训练验证权重； 其中，验证适应总值为所有验证适应特征之和； 将各最优诊断模型与对应的训练验证权重组合后进行相加，得到目标诊断模型。

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