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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第五十四研究所申请的专利基于置信度估计的卫星故障预测模型训练及故障预测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：CN115841149B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202211240253.7，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权基于置信度估计的卫星故障预测模型训练及故障预测方法是由孙文宇;张伟嘉;王玉清;班亚明设计研发完成，并于2022-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于置信度估计的卫星故障预测模型训练及故障预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于置信度估计的卫星故障预测模型训练及故障预测方法，属于卫星故障预测领域，包括：获取原始卫星遥测数据并进行数据预处理；将原始卫星遥测数据输入至基于置信度估计的未知卫星故障预测模型训练方法训练得到的卫星故障预测中，计算输出的特征向量和偏差向量；计算偏差向量每一维度的调和平均数，得到输入数据的置信度估计值；判断置信度估计值是否大于置信度阈值，若小于置信度阈值，则判断卫星状态为未知故障，若大于等于置信度阈值，则判断卫星状态为无故障或已知故障。本发明能够根据卫星遥测数据，同时对卫星平台和载荷的已知故障与未知故障进行预测，降低数据噪声对卫星故障预测模型的影响，提高了故障预测模型的可靠性。

本发明授权基于置信度估计的卫星故障预测模型训练及故障预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于置信度估计的未知卫星故障预测模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取原始卫星遥测数据并初始化置信度神经网络参数； 步骤S2：将原始卫星遥测数据进行数据预处理，得到无噪声数据，并添加高斯噪声和拉普拉斯噪声，得到有噪声数据； 步骤S3：将有噪声数据和无噪声数据分别输入到置信度神经网络中，得到对应的特征向量和偏差向量； 步骤S4：计算有噪声数据对应的偏差向量每一维度的调和平均数，得到有噪声数据的置信度估计S； 置信度估计值为有噪声数据偏差向量，D为特征向量和偏差向量的长度； 步骤S5：根据有噪声数据对应的特征向量计算训练过程的第一损失函数； 步骤S6：根据置信度估计值以及有噪声数据和无噪声数据对应的特征向量和偏差向量，计算训练过程的第二损失函数； 步骤S7：对第一损失函数和所述第二损失函数求和，得到模型训练过程的总损失函数，并通过反向传播算法优化置信度神经网络参数； 步骤S8：重复步骤S2至步骤S7，直至总损失函数收敛，得到训练完成的未知卫星故障预测模型。

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中国电子科技集团公司第五十四研究所，其通讯地址为：050081 河北省石家庄市中山西路589号第五十四所卫通部；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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