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龙图腾网获悉华北电力大学(保定);河北大学申请的专利面向高铁智能运维的循环领域自适应知识获取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：CN116304018B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202211738153.7，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权面向高铁智能运维的循环领域自适应知识获取方法是由王健健;王硕设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向高铁智能运维的循环领域自适应知识获取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了面向高铁智能运维的循环领域自适应知识获取方法，用于领域知识自适应获取包括：构建领域自适应学习框架；将领域自适应学习框架中实体识别和关系抽取过程转化为分类过程；获取训练文本输入领域自适应学习框架进行训练，得到最优领域自适应学习框架；其中，为完成最优领域自适应学习框架训练过程，定义领域自适应学习框架中部件的损失函数；将实际数据文本输入最优领域自适应学习框架获得目标知识；其中，领域自适应学习框架流程为：对输入文本编码‑共享解码‑第一次分类‑第二次分类。在标注数据数量不足的情况下，可以对海量的高速列车故障文本数据进行自动化知识抽取，构建故障源、故障类别、故障特征等具备知识性的三元组。

本发明授权面向高铁智能运维的循环领域自适应知识获取方法在权利要求书中公布了：1.面向高铁智能运维的循环领域自适应知识获取方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建领域自适应学习框架； 将所述领域自适应学习框架中实体识别和关系抽取过程转化为分类过程； 获取训练文本输入所述领域自适应学习框架进行训练，得到最优领域自适应学习框架；其中，为完成所述最优领域自适应学习框架训练过程，定义所述领域自适应学习框架中部件的损失函数； 将实际数据文本输入所述最优领域自适应学习框架获得目标知识； 其中，所述领域自适应学习框架流程为：对输入文本编码-共享解码-第一次分类-第二次分类； 所述第一次分类和所述第二次分类均采用预构建的分类器进行分类； 其中，所述分类器包括：分类器Cd、分类器Cc; 利用所述分类器Cd对输入样本的领域类别进行分类； 利用所述分类器Cc对所述输入样本数据本身的类别进行判断； 所述共享解码的过程采用共享解码器Dcd进行解码处理； 所述共享解码器Dcd是同时利用领域无关表示zc和领域相关表示zd共同构建一个新的联合的数据表示zc+zd，其定义如下： ； 其中，θcd是解码器Dcd的相关参数； 其中，所述共享解码器的损失函数采用均方误差进行定义，其表达式如下： ； 其中，C为输入X的维数，N为源域和目标域总的输入样例的数量，xi代表第i个样例，λcd为损失函数的超参数，‖‖为二范数的平方。

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华北电力大学(保定);河北大学，其通讯地址为：071003 河北省保定市莲池区永华北大街619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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