湖南科技大学陈超洋获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉湖南科技大学申请的专利工业过程故障诊断方法和装置、系统、存储介质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：CN119414798B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411558102.5，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权工业过程故障诊断方法和装置、系统、存储介质是由陈超洋;杨丹;彭鑫;钟伟民;何磊设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本工业过程故障诊断方法和装置、系统、存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种工业过程故障诊断方法和装置、系统、存储介质，基于自熵和邻域结构地伪标签传播方式为所有目标域样本分配和更新伪标签，提高了目标数据的可用性；加入中心损失约束目标域数据的固有结构，不仅确保模型能够捕捉类间关系，还能保持样本间的相对距离，进一步优化模型性能；利用源域的知识指导目标域模型的学习过程，实现更稳定和鲁棒的模型学习，减少过拟合风险。
本发明授权工业过程故障诊断方法和装置、系统、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种工业过程故障诊断方法，其特征在于，包括： 步骤1、根据源域故障数据集进行监督训练，得到源域模型； 步骤2、根据源域模型参数初始化目标域模型； 步骤3、将无标签的目标域样本输入源域模型，得到分类和分类的不确定性； 步骤4、根据分类结果及不确定性选择目标域样本的类别原型； 步骤5、将目标域样本输入目标域模型的特征提取器，得到样本特征，根据特征之间的距离及类别原型为所有目标域样本打上伪标签； 步骤6、基于目标域模型对带有伪标签的目标域样本进行分类，计算伪标签与分类结果之间的交叉熵分类损失 步骤7、基于特征和预测标签，计算类别损失 步骤8、将目标域样本特征分别输入源域分类器和目标域分类器，计算知识蒸馏损失 步骤9、以交叉熵分类损失类别损失和知识蒸馏损失共同训练目标域模型； 步骤10、重复上述步骤5-步骤9，更新目标域模型，得到训练好的故障诊断模型； 步骤11、利用训练好的故障诊断模型对目标域的运行工况数据进行故障诊断。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖南科技大学，其通讯地址为：411201 湖南省湘潭市雨湖区桃园路；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励