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龍圖騰網獲悉西安郵電大學申請的專利一種基于遷移學習的絕緣柵雙極晶體管剩余使用壽命預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：CN118627375B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202410626765.X，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權一種基于遷移學習的絕緣柵雙極晶體管剩余使用壽命預測方法是由陳改革;李泳頤;王先芝;劉堯;程涵;楊勝康;孔憲光設計研發完成，并于2024-05-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于遷移學習的絕緣柵雙極晶體管剩余使用壽命預測方法在說明書摘要公布了：本發明屬于絕緣柵雙極晶體管壽命預測技術領域，公開了一種基于遷移學習的絕緣柵雙極晶體管剩余使用壽命預測方法包括：獲取IGBT不同驅動方式下老化數據，對傳感器采集的數據進行預處理，對數據進行分析，提取時域和頻域特征共23種；采用歐氏距離、曼哈頓距離和余弦相似度按照加權系數進行線性組合，構建綜合評價指標選擇可轉移性特征；采用KPCA方法對選擇后的特征進行降維；將數據集劃分為源域數據和目標域數據；構建DACNN模型進行遷移學習；將數據輸入到DACNN模型中，實驗遷移學習的剩余使用壽命預測。

本發明授權一種基于遷移學習的絕緣柵雙極晶體管剩余使用壽命預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于遷移學習的絕緣柵雙極晶體管剩余使用壽命預測方法，其特征在于，所述基于遷移學習的絕緣柵雙極晶體管剩余使用壽命預測方法包括以下步驟： 步驟一，對IGBT數據進行時域和頻域特征提取，得到23種特征； 步驟二，利用歐氏距離、曼哈頓距離和余弦相似度方法進行可轉移性特征選擇，篩選出適合源域和目標域的特征； 步驟三，采用KPCA方法將選定的特征進行融合，捕獲數據的內在結構； 步驟四，使用DACNN模型進行遷移學習，預測IGBT的剩余使用壽命；在模型訓練過程中，將源域和目標域的數據進行特征轉換，適應目標域的數據分布； 所述利用歐氏距離、曼哈頓距離和余弦相似度方法進行可轉移性特征選擇，篩選出適合源域和目標域的特征包括以下步驟： 1獲取源域目標域時域和頻域23種特征：最大值、均值、中位數、峰峰值、極差、方差、標準差、峰度、偏度、均方根、均方根平方、絕對值均方根、波形因子、峰值因子、脈沖因子、裕度因子、計數、均方和、均方根和、方差比、標準差比、偏度的偏度、偏度的峰度； 2利用以上23種特征，利用歐氏距離、曼哈頓距離以及余弦相似度來度量源域特征集與目標域特征集之間的相似度； 3將歐氏距離、曼哈頓距離和余弦相似度按照加權系數進行線性組合，得到綜合評價指標；該指標反映了源域特征集與目標域特征集之間的相似度，且與相似度呈負相關。

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西安郵電大學，其通訊地址為：710061 陜西省西安市雁塔區長安南路563號西安郵電大學；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”。