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龙图腾网获悉江苏吉科汇智科技有限公司申请的专利一种基于模型迁移的分布式光纤传感跨域事件分类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：CN119046754B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202411133646.7，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于模型迁移的分布式光纤传感跨域事件分类方法是由赵欣;李天雄;刁庶;张福东;段清明设计研发完成，并于2024-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模型迁移的分布式光纤传感跨域事件分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于模型迁移的分布式光纤传感跨域事件分类方法，旨在解决现有技术中基于知识迁移的事件分类方法，在同时访问源域和目标域数据时不便于传输和共享的问题。主要包括构建数据集、训练源域模型、训练目标域模型、部署目标域模型等步骤；本发明通过引入无源域域适应方法，实现了在源数据不可访问情况下的跨域事件分类；通过邻域样本的知识聚合和伪标签优化能够有效减少伪标签中的噪声，生成更准确的伪标签，从而更准确地分类事件；同时，相比于依赖复杂生成模型的现有方法，本发明还基于邻域样本知识聚合和自监督对比学习框架，实现了低计算成本的伪标签优化策略，减少了对计算资源的需求，更加适用于实际应用中的大规模数据处理和实时监测。

本发明授权一种基于模型迁移的分布式光纤传感跨域事件分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模型迁移的分布式光纤传感跨域事件分类方法，其特征在于：包括如下步骤： S1、在监测区域内布置分布式光纤传感器，构建有标签的源域振动事件数据集和无标签的目标域振动事件数据集； S2、使用有标签的源域振动数据集训练一个源域模型； S3、将源域模型的知识迁移到目标域，仅基于源域模型和无标签的目标域振动事件数据集训练得到目标域模型； S4、将训练好的目标域模型部署到分布式光纤传感系统中，对目标域中的新数据进行实时事件分类； 其中步骤S3中目标域模型训练的方法包括如下步骤： A1、构建伪标签并对其进行优化； A2、衡量伪标签的不确定性，并以此计算对应的权重； A3、为了降低错误标签对模型训练的负面影响，构建目标域数据的自训练损失函数； A4、利用多周期的历史伪标签信息，排除可能属于同类的负样本对； A5、通过正则化方法促进分类器预测的多样性，构建总体损失函数； 步骤A2中，基于邻域预测一致性的不确定性估计方法，通过计算邻域样本预测结果的熵值来衡量伪标签的不确定性，并根据不确定性对分类损失进行重加权，低不确定性的伪标签被赋予更高的权重，高不确定性的伪标签则被赋予较低的权重，步骤如下：对于一个目标域样本，按照公式计算其平均预测分数，该分数定义为一个概率分布，并计算概率分布的熵值： ； 其中C是类别数，熵值按最大值进行缩放，缩放公式如下： ； 通过归一化后的熵值，计算得到样本的权重，计算公式如下： ； 步骤A3中，在分类损失中引入负学习策略，即在计算分类损失时，选择互补标签而非正确标签，得到目标域数据的自训练损失函数如下： ； 其中是从不包含当前样本伪标签的标签集中随机选择的标签，即，是增强图像的概率输出，是估计不确定性的权重。

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