青岛科技大学孙晓获国家专利权
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龙图腾网获悉青岛科技大学申请的专利基于特征降维与离群判别的测点异常诊断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：CN120541709B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510611384.9，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于特征降维与离群判别的测点异常诊断方法是由孙晓;步华阳;王森;黄乐颜;宁梓斐;尹传锦;段辰生设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于特征降维与离群判别的测点异常诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于特征降维与离群判别的测点异常诊断方法，包括：获取光纤光栅传感器的历史监测数据；基于所述历史监测数据，提取传感器特征参数；对所述传感器特征参数进行降维处理；基于降维后的参数，构建传感器的状态分布二维模型；基于二维模型，通过N半邻近值的计算方法，进行测点异常诊断。本发明利用结构健康监测系统本身传感器数据规律，应用算法对传感器异常状态进行自动识别，有效指示异常传感器测点，节省传感器维护工作量。
本发明授权基于特征降维与离群判别的测点异常诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于特征降维与离群判别的测点异常诊断方法，其特征在于，包括： 获取光纤光栅传感器的历史监测数据； 基于所述历史监测数据，提取传感器特征参数； 对所述传感器特征参数进行降维处理； 基于降维后的参数，构建传感器的状态分布二维模型； 基于状态分布二维模型，通过N半邻近值的计算方法，进行测点异常诊断； 基于二维模型，通过N半邻近值的计算方法，进行测点异常诊断包括： 计算每个测点的N半邻近值，获取所有测点样本的N半邻近值列表； 对所述N半邻近值列表进行升序排列，取列表中前预设数量数值，获取新列表； 基于所述新列表计算预设阈值； 将每个测点的N半邻近值与预设阈值进行比较，若某测点的N半邻近值大于预设阈值，则判别测点为故障测点； 计算每个测点的N半邻近值包括： 对于每个测点，计算该测点到其他所有测点的欧式距离，并将这些距离按升序排列，取第N2个距离值作为该测点的N半邻近值；其中，N为测点总数，N2取整； 基于所述新列表计算预设阈值的方法包括： 其中，为阈值判别系数，T为预设阈值，M为新列表中的样本数量，i为新列表序号， 为新列表中第i个测点的N半邻近值。
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