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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种基于神经过程网络的航空传感器故障检测与分类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：CN116188850B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202310086831.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于神经过程网络的航空传感器故障检测与分类方法是由董一群;李忠智设计研发完成，并于2023-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经过程网络的航空传感器故障检测与分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经过程网络的航空传感器故障检测与分类方法，属于航空技术领域，包括：S1在不同的故障类别下对若干个航空传感器的测量值进行采样和预处理，获得适于输入至神经过程网络的训练图像；S2构建神经过程网络，用训练图像以及对应的故障类别训练神经过程网络，进而获得基于神经过程网络的航空传感器故障检测与分类模型；S3按照相同的方式对待测航空传感器的测量值进行采样和预处理，获得待测图像，通过模型对待测图像进行处理，获得待测航空传感器的故障类别。本发明具有更快的收敛速度和更稳定的损失值下降曲线，并且准确率较高，展现了更高的适用性和有效性。

本发明授权一种基于神经过程网络的航空传感器故障检测与分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经过程网络的航空传感器故障检测与分类方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、在不同的故障类别下对若干个航空传感器的测量值进行采样和预处理，获得适于输入至神经过程网络的训练图像； S2、构建神经过程网络，用所述训练图像以及对应的故障类别训练所述神经过程网络，进而获得基于神经过程网络的航空传感器故障检测与分类模型； S3、按照与步骤S1相同的方式对待测航空传感器的测量值进行采样和预处理，获得待测图像，通过步骤S2中所述模型对所述待测图像进行处理，获得待测航空传感器的故障类别； 在步骤S2中，所述构建神经过程网络的步骤具体包括： 设置参考集： 选取N个训练图像及对应的故障类别构成集合D，D={x1，y1…，xN，yN}，x表示训练图像，y表示故障类别； 从所述集合D中选择若干个参考点构成参考集R，R={xr1，……，xrK}，并使集合M=D\R、集合B=R∪M； 建立特征空间映射： 使用PyTorch提供的网络模块搭建Lenet-5网络，所述Lenet-5网络作为函数分布映射器，将输入的训练图像从低维空间映射至高维空间，以便于后续的图网络在高维空间中构建所需的神经过程网络； 构建图网络： 构建表示R中数据点与M中数据点之间依赖关系的二分图，以及构建表示R中数据点之间依赖关系的有向无环图，即已完成构建所述神经过程网络。

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