北京邮电大学张永军获国家专利权
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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种基于孤立核支持向量机的故障诊断方法及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：CN116975727B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202310876702.5，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于孤立核支持向量机的故障诊断方法及系统是由张永军;王新新设计研发完成，并于2023-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于孤立核支持向量机的故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于孤立核支持向量机的故障诊断方法及系统，涉及故障诊断技术领域，该方法包括：采集待诊断设备的检测数据；将所述待诊断设备的检测数据输入集成分类器进行故障分类，得到故障识别结果；所述集成分类器为采用AdaBoost算法集成的分类器；所述AdaBoost算法采用的基分类器为孤立核支持向量机。本发明提高了故障诊断准确性。
本发明授权一种基于孤立核支持向量机的故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于孤立核支持向量机的故障诊断方法，其特征在于，包括： 采集待诊断设备的检测数据；所述待诊断设备为光伏设备，光伏设备的检测数据包括光伏电池阵列的电流、光伏电池阵列的电压、光照强度、光伏电池阵列的温度和光伏电池阵列的功率输出； 将所述待诊断设备的检测数据输入集成分类器进行故障分类，得到故障识别结果；所述集成分类器为采用AdaBoost算法集成的分类器；所述AdaBoost算法采用的基分类器为孤立核支持向量机；所述故障识别结果为发生了故障或者未发生故障； 多个基分类器训练过程包括： 构建训练集；所述训练集中样本数据包括输入数据和标签数据，所述输入数据为样本检测数据，所述标签数据为样本检测数据对应的故障结果； 为每个样本数据初始化一个权值，权值均为1N，N表示所述训练集中样本数据的数量； 初始化M个基分类器，采用所述训练集依次对各基分类器进行训练，获得M个训练好的基分类器： 当采用所述训练集训练第m个基分类器之后，基于当前训练集的权值分布，计算训练后的第m个基分类器的分类误差；m取值范围为1至M； 根据训练后的第m个基分类器的分类误差，计算训练后的第m个基分类器的分类器权重； 基于第m个基分类器的分类器权重对当前训练集的权值分布进行更新。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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