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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利一种基于主动学习的分布式检测系统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：CN114139570B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202111262486.2，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于主动学习的分布式检测系统是由谭杰;李媛;刘承宝设计研发完成，并于2021-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于主动学习的分布式检测系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于主动学习的分布式检测系统，包括分布式传感器集群、边缘计算服务器集群、核心计算服务器集群和主动学习服务器；分布式传感器集群用于对工业现场进行信号采集，为系统提供各类原始数据；边缘计算服务器集群用于对各类信号进行融合，并对融合信号进行特征提取，对系统进行边缘计算；核心计算服务器集群用于对有标签的数据同步进行故障预测和异常分类；主动学习服务器用于对未标记数据进行机器标注。通过实施本发明实施例能够高效且准确地实现对工业现场的故障预测和异常监测及分类。

本发明授权一种基于主动学习的分布式检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于主动学习的分布式检测系统，其特征在于，包括分布式传感器集群、边缘计算服务器集群、核心计算服务器集群和主动学习服务器； 所述分布式传感器集群，用于采集工业现场中产生的基础数据，并将所述基础数据发送至所述边缘计算服务器集群； 所述边缘计算服务器集群，用于利用预设的信号加密算法对接收到的基础数据进行小波变换，继而利用预设的信号解密算法进行小波反变换得到的融合时序数据并输出； 所述核心计算服务器集群，用于将带有标注的融合时序数据输入至训练好的故障预测模型输出得到故障预测结果，同时，将带有标注的融合时序数据输入至训练好的异常分类模型输出得到异常分类结果； 所述核心计算服务器集群包括： 故障预测模块，用于将带有标注的融合时序数据输入至训练好的故障预测模型进行自回归预测，得到所述故障预测模型输出的故障预测结果； 异常分类模块，用于将带有标注的融合时序数据转化为图像，继而将所述图像输入至训练好的异常分类模型进行分类，得到所述异常分类模型输出的异常分类结果； 所述主动学习服务器，用于基于所述故障预测模型和所述异常分类模型的训练情况对所述融合时序数据进行数据标注； 所述主动学习服务器包括： 相关性运算模块，用于基于所述故障预测模型和所述异常分类模型的训练情况进行相关性运算，得到相关性评估结果； 数据标注模块，用于根据所述相关性评估结果对所述融合时序数据进行数据标注； 标注校正模块，用于根据获取到的人工校正指令对所述融合时序数据的标注进行校正。

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