一种基于图正则化网络的故障诊断方法及装置

发明专利有效专利

申请号：
CN202211250601.9
IPC分类号：G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2022-10-13
申请人：
北京航空航天大学

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著录项信息

专利名称	一种基于图正则化网络的故障诊断方法及装置
申请号	CN202211250601.9	申请日期	2022-10-13
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2022-11-11	公开/公告号	CN115329906A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	北京航空航天大学	申请人地址	北京市海淀区学院路37号北京航空航天大学变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	北京航空航天大学	当前权利人	北京航空航天大学
发明人	宋登巍;程玉杰;吕琛;武锐鹏;周安
代理机构	北京科慧致远知识产权代理有限公司	代理人	赵红凯;王乾旭

摘要

本发明公开了一种基于图正则化网络的故障诊断方法及装置，其方法包括获取包含N个有标签训练样本和M个无标签训练样本的弱监督训练样本集，并构建所述弱监督训练样本集的关联图；从所构建的所述弱监督训练样本集的关联图中分别抽取包含每个有标签训练样本的N个关联子图；建立基于图正则化网络的故障诊断模型，并利用所述N个关联子图对所述基于图正则化网络的故障诊断模型进行训练，得到训练后的基于图正则化网络的故障诊断模型；利用所述训练后的基于图正则化网络的故障诊断模型对弱监督测试样本集进行故障诊断，识别出所述弱监督测试样本集的故障模式。

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