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龍圖騰網恭喜西安交通大學申請的專利基于張量流形的輕量化神經網絡故障診斷方法及系統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：CN116151119B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01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：202310170550.7，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權基于張量流形的輕量化神經網絡故障診斷方法及系統是由楊朝旭;袁彰求;榮海軍;陶思宇;汪子溦設計研發完成，并于2023-02-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于張量流形的輕量化神經網絡故障診斷方法及系統在說明書摘要公布了：一種基于張量流形的輕量化神經網絡故障診斷方法及系統，方法包括將故障診斷圖像視為向量，在約束條件下重構為第一多階張量，并將第一多階張量以張量串分解形式的張量流形表示；在張量秩不變的條件下，以張量流形的梯度下降法對第一多階張量多次迭代，得到數據降維后的第一收縮多階張量；將故障診斷神經網絡中的權重矩陣在約束條件下重構為第二多階張量，并將第二多階張量以張量串分解形式的張量流形表示，得到以因子張量為權重的新神經網絡；將第一收縮多階張量作為輸入數據對新神經網絡進行訓練；獲取新的故障診斷圖像并對應轉換成數據降維后的第一收縮多階張量，輸入訓練完成的神經網絡得到對應的故障診斷結果。本發明能增強計算并行能力。

本發明授權基于張量流形的輕量化神經網絡故障診斷方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于張量流形的輕量化神經網絡故障診斷方法，其特征在于，包括以下步驟：將獲取到的任意尺寸故障診斷圖像視為向量，在第一約束條件下重構為第一多階張量，并將第一多階張量以張量串分解形式的張量流形進行表示；在張量秩不變的條件下，以張量流形的梯度下降法對第一多階張量進行多次迭代，得到數據降維后的第一收縮多階張量；將故障診斷神經網絡中的權重矩陣在第二約束條件下重構為第二多階張量，并將第二多階張量以張量串分解形式的張量流形進行表示，得到以因子張量為權重的新神經網絡；將第一收縮多階張量作為輸入數據對新神經網絡進行訓練，獲得訓練完成的神經網絡；獲取新的故障診斷圖像并對應轉換成數據降維后的第一收縮多階張量，輸入至訓練完成的神經網絡，得到所獲取故障診斷圖像對應的故障診斷結果。

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交通大學，其通訊地址為：710049 陜西省西安市碑林區咸寧西路28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”。