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龍圖騰網(wǎng)獲悉南京大學;南京智谷人工智能研究院有限公司申請的專利一種適用于長尾帶噪分布數(shù)據(jù)的故障檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115688860B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211435489.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/04；該發(fā)明授權(quán)一種適用于長尾帶噪分布數(shù)據(jù)的故障檢測方法是由王魏;田章豪;張樂凡設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-11-16向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種適用于長尾帶噪分布數(shù)據(jù)的故障檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開一種適用于長尾帶噪分布數(shù)據(jù)的故障檢測方法。現(xiàn)實應(yīng)用中，故障檢測數(shù)據(jù)通常包含噪聲標記且服從長尾分布。為了減輕噪聲標記對模型性能的影響，本發(fā)明方法采用樣本選擇技術(shù)將噪聲標記數(shù)據(jù)分為干凈標記數(shù)據(jù)集合和無標記數(shù)據(jù)集合后以半監(jiān)督學習方式更新模型；為了減輕長尾分布對模型性能的影響，本發(fā)明方法使用基于模型偏好的新型平衡損失對模型進行矯正。相比于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明方法對長尾帶噪分布數(shù)據(jù)的故障檢測具有更強的魯棒性。

本發(fā)明授權(quán)一種適用于長尾帶噪分布數(shù)據(jù)的故障檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種適用于長尾帶噪分布數(shù)據(jù)的故障檢測方法，包括以下步驟： 一在一個包含噪聲標記且服從長尾分布的故障檢測數(shù)據(jù)庫，選定深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，所述故障檢測數(shù)據(jù)庫包括若干個樣本； 二結(jié)合交叉熵損失函數(shù)和正則損失在故障檢測數(shù)據(jù)庫內(nèi)的全部訓練數(shù)據(jù)上，對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型內(nèi)的所有樣本進行預(yù)定輪數(shù)的訓練； 三基于樣本的交叉熵損失值從全部訓練數(shù)據(jù)中逐類選擇出損失較小的樣本作為干凈標記數(shù)據(jù)集合，將其余的未被選中的樣本的數(shù)據(jù)看作無標記數(shù)據(jù)集合，并基于篩選得到的標記數(shù)據(jù)集合和無標記數(shù)據(jù)集合生成新的偽標記數(shù)據(jù)集合； 四將交叉熵損失函數(shù)、MSE損失函數(shù)Lu和正則損失應(yīng)用于步驟三生成的偽標記數(shù)據(jù)集合得到模型的最終損失，并更新深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，同時由更新后的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在干凈標記數(shù)據(jù)集合中的每一類干凈標記樣本上的平均輸出估計模型偏好矩陣； 五將步驟三和步驟四重復(fù)一定的輪數(shù)，并使用指數(shù)移動平均方法加權(quán)平均模型在每一輪次的偏好矩陣得到最終的模型偏好矩陣； 六使用步驟三進行樣本選擇并生成偽標記數(shù)據(jù)，結(jié)合模型偏好矩陣來計算平衡損失函數(shù)，分別將MSE損失函數(shù)、平衡損失函數(shù)和正則損失應(yīng)用于生成后的偽標記數(shù)據(jù)得到最終損失并再次更新深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，所述平衡損失函數(shù)具體計算公式為： ， 其中，，與為模型偏好矩陣； ，和為超參數(shù)，為指示函數(shù)，，均為類別編號； 七將步驟六重復(fù)一定的輪數(shù)得到最終的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；在測試階段，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將待測樣本作為輸入，并輸出置信度最高的類別作為預(yù)測結(jié)果。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人南京大學;南京智谷人工智能研究院有限公司，其通訊地址為：210023 江蘇省南京市棲霞區(qū)仙林大道163號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。