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龍圖騰網獲悉吉林大學申請的專利基于自適應置信度主動學習的半監督疲勞試驗狀態監測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120448981B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510953471.2，技術領域涉及：G06F18/2415；該發明授權基于自適應置信度主動學習的半監督疲勞試驗狀態監測方法是由劉鵬;孫語杋;黃國泰;高熙宇;趙安然;丁登航;李佳霖;陳柏杉;李欣澤設計研發完成，并于2025-07-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于自適應置信度主動學習的半監督疲勞試驗狀態監測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于自適應置信度主動學習的半監督疲勞試驗狀態監測方法，屬于設備狀態監測技術領域，解決傳統監測方法存在標注成本高、工況適應性差等問題。首先構建疲勞試驗狀態監測數據組成的數據集，將其劃分為初始訓練集、主動學習集和驗證集，然后采用LSTM構建狀態識別模型，利用初始訓練集預訓練，預訓練后通過添加Softmax函數構建主動學習模型，計算主動學習集樣本置信度，篩選出低于閾值的樣本，人工標注后形成再訓練集，利用再訓練集訓練狀態識別模型和調整超參數，最終在驗證集上進行模型評估。本發明通過融合自適應置信度的主動學習與半監督學習機制，顯著降低了對標注數據的依賴，標注成本更低，對復雜工況的適應性強。

本發明授權基于自適應置信度主動學習的半監督疲勞試驗狀態監測方法在權利要求書中公布了：1.基于自適應置信度主動學習的半監督疲勞試驗狀態監測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：獲取多傳感器采集的疲勞試驗狀態監測數據，并對低采樣頻率的數據進行重采樣，使其與高采樣頻率的數據對齊，得到數據集； 步驟2：將所述數據集劃分為訓練集和驗證集，再將所述訓練集劃分為初始訓練集和主動學習集，并對所述驗證集和所述初始訓練集中的所有樣本進行人工標注； 步驟3：采用長短期記憶網絡構建狀態識別模型，在所述狀態識別模型中： 遺忘門的公式為： ； 其中，為遺忘門的輸出，取值范圍在0到1之間；是激活函數；是遺忘門的權重矩陣；代表前一時刻的隱藏狀態和當前時刻的輸入的拼接；是遺忘門的偏置向量； 輸入門的公式為： ； 其中，表示輸入門的輸出；是輸入門的權重矩陣；是輸入門的偏置向量； 細胞狀態的公式為： ； 其中，是上一步的細胞狀態；表示對上一步進行遺忘；表示將新的信息添加到細胞狀態當中； 步驟4：使用所述初始訓練集對所述狀態識別模型進行預訓練，并以值作為評估指標對預訓練后的模型進行評估； 步驟5：對預訓練后的模型的中的線性層的輸出端添加Softmax激活函數，使模型輸出樣本類別概率，構建得到主動學習模型； 步驟6：將所述主動學習集輸入到所述主動學習模型中，所述主動學習模型輸出每個樣本的置信度； 步驟7：篩選出所述主動學習集中低于置信度閾值的樣本，組成再訓練集，并對所述再訓練集中的所有樣本進行人工標注； 步驟8：將所述再訓練集輸入所述狀態識別模型中進行再訓練與超參數調整； 步驟9：將所述驗證集輸入到調整后的狀態識別模型中，對模型進行評估。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人吉林大學，其通訊地址為：130012 吉林省長春市朝陽區前進大街2699號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。