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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种工程装备知识跨项目转移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：CN118780358B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202410999113.0，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种工程装备知识跨项目转移方法及系统是由徐进;梁广杰;赵慧祺设计研发完成，并于2024-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工程装备知识跨项目转移方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种工程装备知识跨项目转移方法及系统，属于工程项目技术领域，该方法包括利用改进的时序分块算法，将源项目数据划分为最具分布多样性的多个子域；利用混合深度神经网络模型，提取对各子域隐藏知识，以实现从源项目数据中提取待转移的知识；利用多知识的特征融合方法，融合提取的各子域隐藏知识，得到目标项目数据，完成工程装备知识跨项目的转移。本发明解决了现有知识转移方法缺乏考虑去除源域数据、由于数据分布差异所带来的噪声，在融合结果时也没有同时利用多类知识使得模型更适应于目标域的数据的问题。

本发明授权一种工程装备知识跨项目转移方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种工程装备知识跨项目转移方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.利用改进的时序分块算法，将源项目数据划分为最具分布多样性的多个子域； 所述步骤S1包括以下步骤： S101.结合源项目数据样本量和先验知识，确定候选分裂点数量的搜索集合N和分裂点数量的搜索集合K； S102.遍历搜索集合N中每一个元素，确定n个候选分裂点，其中，所述n个候选分裂点将源项目数据均分为n+1个等分块； S103.遍历搜索集合K中的每一个元素，通过得到关键分裂点获取当前分布差异； S104.基于最大熵理论，返回步骤S103中的最大分布差异，记对应的分裂点个数为，记对应的个分裂点为，其中，表示个分裂点； S105.回溯步骤S102中的n值，获取最大分布差异对应的n值，记为，n表示候选分裂点数量； S106.根据步骤S105到步骤S106的处理结果，获取最具分布多样性的多个子域： ； S2.利用混合深度神经网络模型，提取各子域隐藏知识，以实现从源项目数据中提取待转移的知识； 所述步骤S2包括以下步骤： S201.对于第个子域，利用卷积神经网络CNN提取包含空间表示信息的知识，其中，； S202.利用长短期记忆网络LSTM，对包含空间表示信息的知识进行整合，得到隐藏的时序信息； S203.利用残差网络的跳跃连接处理混合深度神经网络模型的退化问题； S204.利用全连接层，对得到的隐藏时序信息进行融合，学习特征表示与真值之间的映射关系，完成对各子域隐藏知识的提取，以实现从源项目数据中提取待转移的知识； S3.利用多知识的特征融合方法，融合提取的各子域隐藏知识，得到目标项目数据，完成工程装备知识跨项目的转移。

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