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龙图腾网获悉易思维(杭州)科技有限公司申请的专利一种基于机器学习的列车弓网故障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：CN116166983B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211663618.7，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于机器学习的列车弓网故障检测方法是由赵进;郭寅;尹仕斌;郭磊;叶琨设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的列车弓网故障检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于机器学习的列车弓网故障检测方法，包括：获取弓网历史监测数据，对历史监测数据进行聚类处理，分别为各个聚类样本数据集打标签，标注各个聚类样本数据集的故障类型；汇总形成初始训练数据库，利用其对故障分类模型进行训练，得到初始的故障分类模型；利用故障分类模型识别新采集的监测样本，核对识别结果是否正确：若不正确，则更正当前监测样本的类别，并将其存储到优化训练数据库；利用优化训练数据库再次训练当前故障分类模型，得到优化后的模型参数，当正确率满足要求时，保存故障分类模型，模型训练结束。本方法训练得出的故障分类模型能够识别的故障类型更加全面，适用于列车弓网的安全性检测。

本发明授权一种基于机器学习的列车弓网故障检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的列车弓网故障检测方法，采集列车弓网使用状态下各监测点的温度数据，将其输入到已经训练好的故障分类模型中检测，模型输出列车弓网有无故障及故障的类型； 其特征在于，利用以下步骤训练所述故障分类模型： S1、获取与待检测列车弓网同一型号的列车弓网历史监测数据，所述历史监测数据中包含多组弓网使用状态下的监测样本； 其中，每组监测样本均包含列车弓网上各监测点的位置坐标及各点对应的温度数据； S2、对历史监测数据进行聚类处理，将其划分成有故障数据集和无故障数据集； S3、对有故障数据集再次进行聚类处理，将其划分成多个聚类样本数据集，再分别为各个聚类样本数据集打标签，标注各个聚类样本数据集的故障类型； S4、将无故障数据集和各个标注故障类型的数据集汇总形成初始训练数据库，利用其对故障分类模型进行训练，得到初始的故障分类模型； S5、采集列车弓网使用状态下的监测样本； 利用故障分类模型识别新采集的监测样本，输出识别结果，所述识别结果为：无故障或者故障类型； S6、核对识别结果是否正确： 若正确，则将识别次数加一、正确次数加一； 若不正确，则将识别次数加一；同时，更正当前监测样本的类别，并将其存储到优化训练数据库； S7、判断识别次数是否小于预设次数： 若小于，则直接跳转执行步骤S5； 若不小于，则计算正确次数在识别次数中的占比： 若占比低于预设比值，则利用优化训练数据库再次训练当前故障分类模型，得到优化后的模型参数，利用其更新故障分类模型，清零识别次数和正确次数，跳转执行步骤S5； 若占比不低于预设比值，则保存当前故障分类模型，模型训练结束。

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易思维(杭州)科技有限公司，其通讯地址为：310051 浙江省杭州市滨江区滨安路1197号3幢495室；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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