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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利基于扩散过程二阶矩度量的传动系统低质少样本诊断方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119494042B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411500710.0，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于扩散过程二阶矩度量的传动系统低质少样本诊断方法是由王彪;申泽林;伊枭剑;秦勇;丁奥设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扩散过程二阶矩度量的传动系统低质少样本诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机器装备智能运维技术领域，具体涉及基于扩散过程二阶矩度量的传动系统低质少样本诊断方法，包括：获取含错误标签的机电复合传动系统故障诊断数据集，从中随机抽取样本得到核样本构造集和网络参数更新集；计算扩散过程二阶矩度量矩阵；计算核样本构造集中的每一种健康类别的核样本；基于分类器计算网络参数更新集中样本特征向量的扩散过程二阶矩度量矩阵与各种健康类别的核样本表示之间的相似度，根据相似度计算网络参数更新集中样本所属的健康类别概率；构建能衰减异常值影响的损失函数，对特征提取器和分类器进行迭代训练。本发明能够有效地在含有错误标签的小样本训练数据集中进行学习，获得良好的诊断性能。

本发明授权基于扩散过程二阶矩度量的传动系统低质少样本诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于扩散过程二阶矩度量的传动系统低质少样本诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：获取含错误标签的机电复合传动系统故障诊断数据集D，从中随机抽取样本得到核样本构造集S和网络参数更新集Q；基于特征提取器对核样本构造集S和网络参数更新集Q中的每个样本进行多维特征提取，并计算样本特征向量的权重和扩散过程二阶矩度量矩阵；基于样本特征向量的权重和扩散过程二阶矩度量矩阵计算核样本构造集S中的每一种健康类别的核样本P；基于分类器计算网络参数更新集Q中样本特征向量的扩散过程二阶矩度量矩阵与各种健康类别核样本P之间的相似度，根据相似度计算网络参数更新集Q中样本所属的健康类别概率；构建能衰减异常值影响的损失函数，在该损失函数的指导下，对特征提取器和分类器进行迭代训练；将提取的多维特征ta输入至多维相关分布特征提取层，该层用于计算基于相关分布特征的扩散过程二阶矩度量矩阵；其中，扩散过程二阶矩度量矩阵的计算方式如下：ta具有L×C维度，L表示时间维度，C表示通道维度，计算多维特征ta的欧氏空间距离矩阵： 其中，表示多维特征ta中第i个特征向量和第j个特征向量之间的欧氏空间距离；计算多维特征ta的扩散过程二阶矩度量矩阵：

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