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龙图腾网获悉浙江理工大学申请的专利一种基于随机局部Fisher判别技术的高炉炼铁故障诊断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：CN116910540B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202310787928.8，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于随机局部Fisher判别技术的高炉炼铁故障诊断方法是由吴平;周嘉伟设计研发完成，并于2023-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于随机局部Fisher判别技术的高炉炼铁故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于随机局部Fisher判别技术的高炉炼铁故障诊断方法，属于数据处理技术领域，包括：采集高炉炼铁时的样本数据集；对数据样本进行归一化处理；采用随机傅里叶特征映射将归一化处理后的数据进行非线性映射；构建局部Fisher判别分析模型；通过局部Fisher判别分析模型获取样本数据的数据特征；构建基于贝叶斯推理的分类器；根据数据特征，通过分类器对数据样本进行分类；通过样本数据集完成对于分类器的训练；获取高炉炼铁时的实时数据；根据高炉炼铁时的实时数据，通过分类器对高炉进行故障诊断。在本发明中，通过随机特征映射取代核函数，可以处理过程变量之间的非线性关系，使得Fisher判别分析能够运用到非线性映射的关系的高炉故障监测中。

本发明授权一种基于随机局部Fisher判别技术的高炉炼铁故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于随机局部Fisher判别技术的高炉炼铁故障诊断方法，其特征在于，包括： S101：采集高炉炼铁时的样本数据集，所述样本数据集包括多个数据样本，每个所述数据样本包括多个过程变量； S102：对所述数据样本进行归一化处理； S103：采用随机傅里叶特征映射将归一化处理后的数据进行非线性映射； S104：构建局部Fisher判别分析模型； S105：通过所述局部Fisher判别分析模型获取样本数据的数据特征； S106：构建基于贝叶斯推理的分类器； S107：根据所述数据特征，通过所述分类器对所述数据样本进行分类； S108：通过所述样本数据集完成对于所述分类器的训练； S109：获取高炉炼铁时的实时数据； S110：根据高炉炼铁时的实时数据，通过所述分类器对高炉进行故障诊断； 其中，所述S103具体包括： S1031：将高斯函数进行傅里叶变换，得到pω： 其中，ε表示核宽度； S1032：将pω进行傅里叶逆变换，得到核函数Kxi,xj： 其中，zωxj从pω分布中抽样得到，E[.]表示数学期望，是zωxj的共轭复数； S1033：计算所述核函数的无偏估计为： 其中， 其中，ωk＝[ω1,...,ωL]，k＝1,...,D服从均值为0和协方差矩阵为ε2I的高斯分布，在区间[0,2π]内服从均匀分布，D为映射后的维度大小，zx为随机傅里叶特征。

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浙江理工大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市杭州经济技术开发区白杨街道2号大街928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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