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龙图腾网获悉南京航空航天大学;北京动力机械研究所申请的专利一种用于发动机装配数据增强的过采样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：CN114626549B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202210263902.9，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种用于发动机装配数据增强的过采样方法及系统是由袁伟伟;李珍岩;蒲一民;杨希英设计研发完成，并于2022-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于发动机装配数据增强的过采样方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种用于发动机装配数据增强的过采样方法及系统，涉及发动机装配数据分析技术领域，方法包括：利用SMOTE过采样算法对源数据集进行过采样，生成多个新发动机装配样本；以所有新发动机装配样本更新源数据集，得到第一样本集；根据第一样本集和各新发动机装配样本，确定各第一待剔除样本；剔除第一样本集中所有第一待剔除样本，更新第一样本集，得到第二样本集；对第二样本集中所有新发动机装配样本根据不同的特征值进行随机切分，确定各第二待剔除样本；剔除第二样本集中所有第二待剔除样本，更新第二样本集，得到第三样本集。本发明能够解决分布边缘化问题，克服非平衡数据集的数据分布问题。

本发明授权一种用于发动机装配数据增强的过采样方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于发动机装配数据增强的过采样方法，其特征在于，所述方法包括： 获取源数据集；所述源数据集包括多个发动机装配样本以及与每个所述发动机装配样本对应的振动标签；所述发动机装配样本包括发动机装配过程中的所有装配工艺特征；所述振动标签包括振动超差和振动合格； 利用SMOTE过采样算法对所述源数据集进行过采样，生成多个新发动机装配样本； 以所有所述新发动机装配样本更新所述源数据集，得到第一样本集；所述第一样本集包括所述源数据集和所有所述新发动机装配样本； 根据所述第一样本集和各所述新发动机装配样本，确定各第一待剔除样本；所述第一待剔除样本为造成样本类别边界模糊的所述新发动机装配样本；所述样本类别包括正样本和负样本； 剔除所述第一样本集中所有所述第一待剔除样本，更新所述第一样本集，得到第二样本集；所述第二样本集包括剔除所有所述第一待剔除样本后的所述第一样本集； 对所述第二样本集中所有所述新发动机装配样本根据不同的特征值进行随机切分，确定各第二待剔除样本；所述第二待剔除样本为数据点异常的所述新发动机装配样本；所述特征值为所述装配工艺特征的数据值； 剔除所述第二样本集中所有所述第二待剔除样本，更新所述第二样本集，得到第三样本集；所述第三样本集包括剔除所有所述第二待剔除样本后的所述第二样本集； 所述根据所述第一样本集和各所述新发动机装配样本，确定各第一待剔除样本，具体包括： 对所述第一样本集中任意一个新发动机装配样本xi，计算所述第一样本集中每一个样本xj与所述新发动机装配样本xi之间的欧氏距离dxi,xj；所述样本xj为所述发动机装配样本或所述新发动机装配样本； 当同时满足第一条件、第二条件和第三条件时，确定x,x为造成样本类别边界模糊的样本对，x和x均为第一待剔除样本；所述第一条件为所述第一样本集中不存在样本x使得dx,xdx,x或者dx,xdx,x成立；所述第二条件为x和x属于不同样本类别；所述第三条件为所述样本x为所述新发动机装配样本；其中dx,x为所述样本x与所述新发动机装配样本x之间的欧氏距离；dx,x为所述样本x与所述样本x之间的欧氏距离。

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南京航空航天大学;北京动力机械研究所，其通讯地址为：211100 江苏省南京市江宁区将军路29号；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”。

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