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龙图腾网获悉中国船舶科学研究中心申请的专利生成对抗网络的训练方法、振动信号的生成方法及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：CN119416833B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411490845.3，技术领域涉及：G06N3/0475；该发明授权生成对抗网络的训练方法、振动信号的生成方法及设备是由汤代杰;尹志勇;吴江海;侯希晨;钱泓涯设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本生成对抗网络的训练方法、振动信号的生成方法及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种生成对抗网络的训练方法、振动信号的生成方法及设备，涉及数据处理技术领域，该方法包括：获取振动信号样本；通过生成对抗网络的生成器中并行的两个反卷积网络生成时域信号样本；将振动信号样本和时域信号样本输入生成对抗网络的判别器中，通过判别器输出每个信号样本的预测真伪以及每个信号样本的预测类别；优化生成对抗网络的模型参数，直至训练完成。本申请用以解决现有技术中进行振动信号的扩充时出现的扩展数据量小和扩展数据质量差的问题，实现快速的生成多样化的、数据质量较高的时域信号样本，进而提高故障诊断模型的预设准确率。

本发明授权生成对抗网络的训练方法、振动信号的生成方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种用于生成振动信号的生成对抗网络的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取振动信号样本，其中，所述振动信号样本包括：振动信号数据段，以及与所述振动信号数据段对应类别标签样本，所述振动信号样本基于设备发生故障时的故障数据得到； 通过生成对抗网络的生成器中并行的两个反卷积网络生成时域信号样本，其中，所述时域信号样本包括：与所述振动信号数据段的数据长度一致的时域信号数据段，以及与所述时域信号数据段对应的生成类别标签； 将所述振动信号样本和时域信号样本输入所述生成对抗网络的判别器中，通过所述判别器中并行的两个特征提取网络得到信号样本特征，并基于所述信号样本特征输出每个信号样本的预测真伪以及每个信号样本的预测类别，其中，所述信号样本的预测真伪用于指示所述信号样本是否是通过所述生成器生成得到； 基于所述预测真伪和信号样本对应的实际真伪的第一一致性，所述第一一致性与第一预设值的第一大小关系，所述预测类别分别与所述类别标签样本或所述生成类别标签的第二一致性，以及所述第二一致性与第二预设值的第二大小关系，优化所述生成对抗网络的模型参数，并执行所述通过生成对抗网络的生成器生成时域信号样本的步骤，直至所述第一一致性小于所述第一预设值，以及所述第二一致性大于所述第二预设值，其中，所述第一预设值小于所述第二预设值。

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中国船舶科学研究中心，其通讯地址为：214082 江苏省无锡市滨湖区山水东路222号；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”。

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