广东工业大学陈祝云获国家专利权
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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于小波散射森林的小样本域泛化故障检测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：CN120296591B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510284648.4，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种基于小波散射森林的小样本域泛化故障检测方法及系统是由陈祝云;林泓琪;刘强;马帅;高有朋;李泽昊设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于小波散射森林的小样本域泛化故障检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及机械故障检测技术领域，提出一种基于小波散射森林的小样本域泛化故障检测方法及系统，包括采集机械设备运行数据并进行预处理；构建基于小波散射森林的检测模型；其中，所述检测模型包括小波散射变换数据增强模块、深度堆叠森林分类模块和相似性度量加权模块；通过小波散射变换数据增强模块对所述机械设备运行数据进行数据增强，得到若干不同尺度的样本集；将所述样本集输入深度堆叠森林分类模块进行预测，得到若干预测向量；通过所述相似性度量加权模块基于样本集计算不同尺度下的权重向量，并基于所述权重向量对所述预测向量进行加权求和得到检测结果。相较于现有技术，本发明提出一种泛化能力更强，适用面更广的检测方法。
本发明授权一种基于小波散射森林的小样本域泛化故障检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于小波散射森林的小样本域泛化故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集机械设备运行数据并进行预处理； 构建基于小波散射森林的检测模型；其中，所述检测模型包括小波散射变换数据增强模块、深度堆叠森林分类模块和相似性度量加权模块； 将所述机械设备数据输入所述检测模型，通过所述小波散射变换数据增强模块对所述机械设备运行数据进行数据增强，得到若干不同尺度的样本集； 将所述样本集输入深度堆叠森林分类模块进行预测，得到若干预测向量； 通过所述相似性度量加权模块基于样本集计算不同尺度下的权重向量，并基于所述权重向量对所述预测向量进行加权求和得到检测结果。
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