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龙图腾网获悉北京全路通信信号研究设计院集团有限公司申请的专利模型的训练及轨道交通设备的状态评估方法、装置、设备、介质和产品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：CN120316513B 。

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：202510772514.7，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权模型的训练及轨道交通设备的状态评估方法、装置、设备、介质和产品是由孙超;刘维;付立民;邱兆阳;陈光;张盼盼;李涵蕊;丁子焕设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型的训练及轨道交通设备的状态评估方法、装置、设备、介质和产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种模型的训练及轨道交通设备的状态评估方法、装置、设备、介质和产品，涉及人工智能技术领域，包括：根据已标记样本集对待训练模型进行模型训练，生成初始预测模型；将未标记运行指标的第二样本指标数据和样本使用工况输入至初始预测模型中，供初始预测模型输出未标记运行指标的预测指标权重值；根据权重值置信度从预测指标权重值中确定可信指标权重值，并根据目标未标记运行指标的第三样本指标数据、样本使用工况和可信指标权重值对已标记样本集进行样本更新，生成更新样本集；根据更新样本集对初始预测模型进行模型训练，生成指标权重值预测模型。本发明节省了指标权重值评估场景中模型训练所需的成本，且提升模型的泛化能力。

本发明授权模型的训练及轨道交通设备的状态评估方法、装置、设备、介质和产品在权利要求书中公布了：1.一种模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标轨道交通设备所处的样本使用工况，以及，获取在所述样本使用工况时，所述目标轨道交通设备产生的样本运行指标的样本指标数据；其中，所述样本运行指标包括已标记运行指标和未标记运行指标；所述已标记运行指标指的是已标记指标权重值标签的样本运行指标；未标记运行指标指的是未标记指标权重值标签的样本运行指标；所述样本运行指标是在所述样本使用工况时，所述目标轨道交通设备产生的运行指标；所述运行指标指的是所述目标轨道交通设备在运行过程中产生的指标，是用于量化评估所述目标轨道交通设备在运行过程中性能、安全、效率及可靠性的关键参数； 根据所述样本使用工况确定所述已标记运行指标的标记指标权重值，并根据已标记样本集对待训练模型进行模型训练，生成初始预测模型；其中，所述已标记样本集包括所述已标记运行指标的第一样本指标数据、所述样本使用工况和所述标记指标权重值； 将所述未标记运行指标的第二样本指标数据和所述样本使用工况输入至所述初始预测模型中，供所述初始预测模型输出所述未标记运行指标的预测指标权重值，并确定所述预测指标权重值对应的权重值置信度； 根据所述权重值置信度从所述预测指标权重值中确定可信指标权重值，并根据目标未标记运行指标的第三样本指标数据、所述样本使用工况和所述可信指标权重值对所述已标记样本集进行样本更新，生成更新样本集；其中，所述目标未标记运行指标为所述可信指标权重值对应的所述未标记运行指标； 根据所述更新样本集对所述初始预测模型进行模型训练，生成指标权重值预测模型； 其中，所述获取在所述样本使用工况时，所述目标轨道交通设备产生的样本运行指标的样本指标数据之后，还包括： 对于同一类型的所述样本运行指标，确定该同一类型样本运行指标的所述样本指标数据中的最大指标数据及最小指标数据，并根据所述最大指标数据及所述最小指标数据对各所述样本指标数据进行归一化处理，得到归一化样本指标数据； 对于所述样本使用工况进行独热编码转换，用于将所述样本使用工况进行归一化； 其中，所述确定所述预测指标权重值对应的权重值置信度，包括： 根据所述第一样本指标数据确定第一样本特征值，且根据所述第二样本指标数据确定第二样本特征值； 根据所述第一样本特征值和所述第二样本特征值，确定所述已标记运行指标和所述未标记运行指标之间的指标相似度，并根据所述指标相似度从所述已标记运行指标中确定相似运行指标； 根据所述相似运行指标的所述标记指标权重值确定所述预测指标权重值对应的权重值置信度； 其中，所述根据所述样本使用工况确定所述已标记运行指标的标记指标权重值，包括： 将所述样本使用工况在候选使用工况和候选指标权重值之间的关联关系中进行匹配，确定与所述样本使用工况关联的候选指标权重值作为所述标记指标权重值。

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