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龙图腾网获悉中铁工程装备集团有限公司;苏州大学申请的专利一种基于双对比架构的模式识别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：CN116304603B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202310346327.3，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种基于双对比架构的模式识别方法是由贾连辉;黄伟国;王俊;陆棱辉;孟祥波;魏晓龙;阳斌;张哲学;李文华设计研发完成，并于2023-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双对比架构的模式识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于双对比架构的模式识别方法，用以解决现有模式识别方法中极低标签率下准确率不高的问题，步骤为：数据预处理：将一维振动信号增强为不同参数下的二维时频信号；双对比架构搭建：通过三个并联的编码器搭建双对比架构；负例集初始化：通过编码器对随机样本编码填充负例集；双对比架构训练：用无标签数据训练双对比架构；标签扩散：用有标签数据给部分无标签数据打标签；模式识别模型训练：用标签扩散后的有标签数据集训练模型；模式识别：用训练好的模式识别模型对输入数据进行模式识别。本发明具有以下优点：数据特征提取能力强；所需有标签数据少；模型收敛速度快；模式识别准确率高。

本发明授权一种基于双对比架构的模式识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双对比架构的模式识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，数据预处理：对数据集中每个样本进行三种不同参数下的时频变换，获得数据增强样本； 步骤2，双对比结构搭建：双对比架构由编码器fq、编码器fk和编码器fj并联组合而成； 步骤3，负例集初始化：负例集包含两个，两个负例集的初始化值分别是编码器fk和编码器fj对若干个随机选取的数据增强样本提取的编码特征的集合； 步骤4，双对比架构训练：采用数据集中无标签数据样本利用对比方法训练双对比架构； 所述双对比架构的训练方法为：1随机选取大小为K的一批数据样本，数据样本经过预处理后分别输入到编码器fk和编码器fj得到对应样本的编码特征k和编码特征j；2将编码特征j与负例集Mj结合，与编码特征k通过对比方法对编码器fk的参数和负例集Mj进行更新；3再次将当前批次样本经预处理后输入编码器fq和更新过的编码器fk得到样本的编码特征q和编码特征k；4将编码特征k与负例集Mk结合，与编码特征q通过对比方法对编码器fq和负例集Mk进行更新；5通过编码器fq的参数和编码器fk的参数对编码器fj的参数进行更新；6重复步骤1-5，直到达到能将同一样本的不同数据增强对应； 步骤5，标签扩散：采用编码器fq和距离计算函数，利用有标签样本和标签扩散方法给部分无标签样本打标签，获得扩散后的有标签数据集； 步骤6，模式识别模型有监督训练：模式识别模型由编码器fq和线性分类器组成，采用扩散后的有标签数据集对整个模式识别模型进行有监督训练； 步骤7，在线模式识别：将测试数据样本经过1次数据增强后输入到训练好的模式识别模型中，得到模式识别结果。

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铁工程装备集团有限公司;苏州大学，其通讯地址为：450016 河南省郑州市经济技术开发区第六大街99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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