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龍圖騰網恭喜中國礦業大學申請的專利基于多核權重化聯合域自適應網絡的軸承故障診斷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：CN119202717B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-09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：202411238561.5，技術領域涉及：G06F18/214；該發明授權基于多核權重化聯合域自適應網絡的軸承故障診斷方法是由李鑫;陳浩;李淑華;鄒筱瑜;司壘;魏東;戴劍博;顧進恒設計研發完成，并于2024-09-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多核權重化聯合域自適應網絡的軸承故障診斷方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多核權重化聯合域自適應網絡的軸承故障診斷方法，先將源域的樣本數據和目標域的訓練樣本數據輸入神經網絡，獲得源域和目標域的樣本特征、目標域訓練樣本分別在神經網絡淺層部分和深層部分輸出特征的差異、目標域訓練樣本的偽標簽，對上述數據處理后獲得源域分類損失函數、偽標簽修正損失函數、源域和目標域的聯合域自適應函數；將上述函數結合后作為網絡總體損失函數，通過該函數實現動態權重自適應的方式根據實際數據情況調整邊緣分布和條件分布的權重比，并且采用修正值的方式對偽標簽進行修正，提高偽標簽的置信度，在面對不同的故障診斷任務時均具有較高的準確性及穩定性，滿足不同的工程應用場景。

本發明授權基于多核權重化聯合域自適應網絡的軸承故障診斷方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多核權重化聯合域自適應網絡的軸承故障診斷方法，其特征在于，具體步驟為：S1、獲取源域和目標域各自的樣本數據，將目標域的樣本數據分為訓練樣本數據和測試樣本數據，將源域的樣本數據和目標域的訓練樣本數據作為訓練數據；S2、將源域的樣本數據和目標域的訓練樣本數據輸入神經網絡，從而獲得神經網絡深層部分提取的源域和目標域的樣本特征、目標域訓練樣本分別在神經網絡淺層部分和深層部分輸出特征的差異、目標域訓練樣本的偽標簽；其中數據輸入神經網絡后：S2.1、采用神經網絡對源域和目標域各自的樣本數據進行特征提取獲得對應的樣本特征： 其中FD是深層網絡部分，θs，θt是網絡參數；表示第i個源域樣本；表示第j個目標域樣本；S2.2、采用Jensen-Shannon散度來衡量目標域的樣本數據在神經網絡的淺層部分和深層部分中的差異，具體計算如下：計算目標域樣本數據輸入淺層部分和深層部分得到特征分布的平均分布 式中FS是淺層網絡部分；在獲得平均分布后計算Jensen-Shannon散度： 將DJS值作為偽標簽修正值；S2.3、通過完成訓練后的神經網絡獲取目標域樣本數據的偽標簽的獨熱編碼；S3、對步驟S2得到的數據處理后獲得源域分類損失函數和偽標簽修正損失函數，并采用最大多核均值差異計算處理得到源域和目標域的聯合域自適應函數；S4、將步驟S3獲得的源域分類損失函數、源域和目標域的聯合域自適應函數、偽標簽修正損失函數結合作為網絡總體損失函數；S5、利用步驟S1中的訓練數據并結合步驟S4得到的網絡總體損失函數訓練神經網絡，進而更新網絡參數；S6、將步驟S1中目標域的測試樣本數據輸入步驟S5完成訓練的神經網絡中，最終神經網絡對輸入數據進行軸承故障診斷。

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