中国人民解放军海军工程大学王哲获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军海军工程大学申请的专利基于状态监控的设备训练安全性分析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：CN120597328B 。
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：202510793133.7，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权基于状态监控的设备训练安全性分析方法及系统是由王哲;李静;莫小杰;袁胜智;张涛涛设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于状态监控的设备训练安全性分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及设备安全性分析技术领域，具体公开了一种基于状态监控的设备训练安全性分析方法及系统，所述方法包括将监控数据切分为特征数据组和标签数据组；在特征数据组中抽取预设数量的数据，基于抽取到的数据进行数据扩展，得到虚拟特征数据组；构建每一抽取数量的虚拟特征数据组至标签数据组的样本集，发送至模型提供方，接收模型提供方反馈的每一抽取数量的神经网络模型；计算每一抽取数量的神经网络模型的误差率和安全度；接收用户输入的误差率需求和安全度需求，匹配神经网络模型，作为分析模型；本发明提供了一种数据抽取再扩展的方案，可以由用户自主选择提供多少真实的数据，极大地提高了设备的信息安全性。
本发明授权基于状态监控的设备训练安全性分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于状态监控的设备训练安全性分析方法，其特征在于，所述方法包括： 建立与设备中的监控器的连接通道，实时获取含有监控器编号及监控时间的监控数据； 根据监控器编号将监控数据切分为特征数据组和标签数据组； 在特征数据组中抽取预设数量的数据，基于抽取到的数据进行数据扩展，得到虚拟特征数据组；其中，虚拟特征数据组的监控时间采用对应的特征数据组的监控时间； 构建每一抽取数量的虚拟特征数据组至标签数据组的样本集，发送至模型提供方，接收模型提供方反馈的每一抽取数量的神经网络模型； 计算每一抽取数量的神经网络模型的误差率和安全度； 接收用户输入的误差率需求和安全度需求，匹配神经网络模型，作为分析模型。
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