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龙图腾网获悉贵州大学;贵阳险峰机床股份有限公司申请的专利数据多类不均衡下故障诊断的自适应采样方法及相关设备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：CN120216997B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510695108.5，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权数据多类不均衡下故障诊断的自适应采样方法及相关设备是由魏建安;陈涛;吴长城;原一航;张芝然设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据多类不均衡下故障诊断的自适应采样方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请提供了数据多类不均衡下故障诊断的自适应采样方法及相关设备，有效解决了样本生成质量不高、参数依赖性强、计算复杂度高及对复杂工况适应性差等问题。本申请方法包括：通过参数自适应计算机制以应对不同的数据特征场景，然后进化机制通过雇佣牛顿拉夫逊优化器思想在多分类建模准确率模型求解优化中探索全局最优解，最后利用特征重组机制将最优解集转化为各类故障样本，从而实现高质量的样本均衡，通过采用Multi‑mechanismdrivenAdaptiveEvolutionarySamplingTechniqueMAESTE多机制驱动的自适应进化采样技术与多类LS‑SVM结合在一起进行小样本多类不均衡故障诊断，增加模型的可解释性。

本发明授权数据多类不均衡下故障诊断的自适应采样方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.数据多类不均衡下故障诊断的自适应采样方法，其特征在于，至少包括如下步骤： 根据原始数据集划分每一类别样本，分别计算出每一类样本与其k个最近邻的欧氏距离来识别噪声点，并使用k近邻法去噪预处理； 对去噪后的数据集进行特征处理，使用ICEEMDAN模态分解方法对振动信号数据进行多级分解，得到一系列固有模态函数，对每个模态函数进行Shannon熵计算，提取其特征值获取重构后特征数据集； 根据数据分布特征分析，计算不同数据集的样本不均衡比、类内类间样本差信息，动态调整采样过程中的关键参数； 通过定义最小化分类误差的目标函数，采用牛顿拉夫逊进化机制在多分类建模准确率模型求解优化中获取全局最优解，所述牛顿拉夫逊进化机制包含牛顿拉夫逊搜索和陷阱避免机制； 使用特征重组机制将生成的最优解样本转化为少数类新合成样本，采用适应度评估机制对合成的新样本进行评估，以使得新生成样本的质量满足诊断模型的需求； 采用多机制驱动的自适应进化采样技术MAESTE方法与多类LS-SVM结合进行小样本多类不均衡数据故障诊断。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人贵州大学;贵阳险峰机床股份有限公司，其通讯地址为：550025 贵州省贵阳市花溪区甲秀南路；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。