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龙图腾网恭喜江南大学申请的专利基于迁移学习工业数据安全传输的故障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：CN120046006B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510512274.7，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于迁移学习工业数据安全传输的故障诊断方法是由程峰;王启峥;蒋红琰;房殿军;谢海琴设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于迁移学习工业数据安全传输的故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于迁移学习工业数据安全传输的故障诊断方法，属于数据监管技术领域。所述方法包括：通过构建迁移学习模型实现对于工业数据的安全监管和诊断，采用端到端特征学习策略，集成CBAM混合注意力模块，通过通道和空间注意力机制动态强化故障敏感特征，抑制噪声干扰；通过多尺度并行处理和残差跳跃连接，克服了传统单尺度网络特征覆盖范围受限的缺陷，同时缓解了深层网络的梯度消失问题。通道和空间注意力机制与多尺度特征提取的结合，使网络能够动态强化故障敏感特征，显著提升故障诊断的鲁棒性和准确性。

本发明授权基于迁移学习工业数据安全传输的故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习工业数据安全传输的故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：收集工业过程中不同来源的原始数据，并根据原始数据的重要性将不同种类的数据划分为不同的等级； 步骤2：通过定义本体模型构建数据存储模块，并将步骤1中的原始数据映射到本体模型中； 步骤3：对步骤2中经过映射的数据进行预处理； 步骤4：对步骤3中经过预处理的数据进行加密传输； 步骤5：构建迁移学习模型，并将步骤4中进行加密传输的数据输入到迁移学习模型中进行训练； 步骤6：利用步骤5得到的迁移学习模型实现对工业数据安全传输条件下的故障诊断； 所述步骤5中的迁移学习模型包括：特征提取模块、域自适应模块和诊断分类模块；所述步骤5包括： 步骤5.1：构建特征提取模块，用于对加密传输的数据进行特征提取，并通过CBAM混合注意力机制进行加权，在通道维度上拼接程特征图，最终输出分类结果； 步骤5.2：构建域自适应模块，所述域自适应模块通过联合最大均值差异和相关对齐度量在全局和局部层面的跨域特征分布； 步骤5.3：构建总损失函数，利用联合最大均值差异损失函数、相关对齐损失函数以及源域分类损失函数共同构成总损失函数，对模型进行反向更新； 所述域自适应模块包括联合最大均值差异和相关对齐，通过联合最大均值差异和相关对齐实现全局和局部层面跨域特征分布的对齐； 所述步骤5.2中，域自适应模块的处理过程包括： 所述联合最大均值差异通过联合匹配边缘分布和条件分布，调整源域和目标域的全局统计特性和局部特征关系；其表达式为： 其中，代表源域的数据分布，表示模型训练时使用的带标签数据的分布；代表目标域的数据分布，表示模型需要适应的无标签数据的分布；代表对源域分布中所有样本的期望，即源域数据的统计平均；代表对目标域分布中所有样本的期望，即目标域数据的统计平均；代表范数，是选择的核函数，是该核的再生希尔伯特空间； 所述相关对齐通过对源域和目标域特征的协方差矩阵进行对齐；假设源域和目标域的数据特征分别为和，通过最小化源域和目标域二者协方差矩阵之间的差异实现域间对齐，表达式为： 其中，代表源域的协方差矩阵，代表目标域的协方差矩阵，代表弗罗贝尼乌斯范数，衡量协方差矩阵之间的差异。

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