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龙图腾网获悉河南晶锐冷却技术股份有限公司申请的专利一种基于自适应策略的含噪数据异常检测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：CN116662899B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310514331.6，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于自适应策略的含噪数据异常检测方法是由付兵非;王强;罗浩;江龙;雷亚州;宋超锋;韩兴震;张新伟设计研发完成，并于2023-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应策略的含噪数据异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于自适应策略的含噪数据异常检测方法，包括以下步骤：获得振动信号，构建数据样本；进行训练集、测试集划分；从训练集无标签数据集中随机采样K个样本生成无标签子集Ut，合并正例集合P和无标签子集Ut当做训练子集D；使用网格搜索算法寻找最优初始模型参数，根据结果设置批处理大小、学习率、迭代次数N；训练集对神经网络进行训练，通过FCN模型提取频域特征信息、LSTM模块学习时序关系状态特征，对训练集无标签数据预测类别除以n取得最终预测结果，计算评价指标，输出训练集计算结果。该方法能够降低标签噪声的影响，同时还能进行信号降噪，解决了信号噪声对异常检测结果造成干扰的问题。

本发明授权一种基于自适应策略的含噪数据异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应策略的含噪数据异常检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 1获得振动信号，整理、标准化并分割成固定段，构建数据样本； 2对步骤1顺次采集到的振动信号进行训练集、测试集划分； 3从训练集无标签数据集中随机采样K个样本生成无标签子集Ut，其中K为无标签子集大小； 4合并正例集合P和无标签子集Ut当做训练子集D； 5使用网格搜索算法寻找最优初始模型参数，根据结果设置批处理大小、学习率、迭代次数N； 6训练集对神经网络进行训练，通过FCN模型提取频域特征信息、LSTM模块学习时序关系状态特征，进行softmax分类后，利用反向传播算法更新模型参数； 7判断网络训练次数m是否达到预先设定的迭代次数N，如果是，进行下一步，否则重复步骤5； 8对所有无标签数据U进行预测，生成类别概率P，并保存该数据对应的预测类别sx，计数器n加1； 9判断前后两次预测概率之差是否到达设定阈值δ，如果是，进行下一步，否则以1-P作为无标签集合采样概率生成无标签子集，重复步骤4； 10对训练集无标签数据预测类别除以n取得最终预测结果，计算评价指标，输出训练集计算结果； 11测试集测试已经训练好的模型性能，计算评价指标，输出测试集计算结果。

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