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龙图腾网获悉中国民航大学申请的专利基于分类和纠错知识蒸馏的工业设备剩余寿命预测方法及介质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：CN119939357B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510342881.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于分类和纠错知识蒸馏的工业设备剩余寿命预测方法及介质是由郭润夏;易敬旭;罗贤峰设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分类和纠错知识蒸馏的工业设备剩余寿命预测方法及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于分类和纠错知识蒸馏的工业设备剩余寿命预测方法及介质，涉及工业设备寿命预测技术领域。基于教师输出预测值与对应的真实值之间的相似度划分得到各个时间序列的困难样本和简单样本，使得可以基于得到的困难样本和简单样本来构建蒸馏损失函数，从而得到总损失函数，使得学生网络模型结合该损失函数在训练过程中可以进行知识自我反省，而不是直接替换真实值，强调自校正，增强了学生模型对真实的数据的适应性，使得可以在降低推理内存的同时，提高预测的精度，从而可以在准确性和推理内存之间实现更好的平衡，以便于在移动设备上更轻松地部署。

本发明授权基于分类和纠错知识蒸馏的工业设备剩余寿命预测方法及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于分类和纠错知识蒸馏的工业设备剩余寿命预测方法，其特征在于，包括：结合损失函数，训练基于分类和纠错知识蒸馏的工业设备剩余寿命预测网络，并基于该工业设备剩余寿命预测网络进行工业设备的剩余寿命预测；所述工业设备剩余寿命预测网络为基于分类和纠错的知识蒸馏训练得到的神经网络模型，训练方法包括： 获取进行工业设备剩余寿命预测的参数时间序列并进行剩余寿命真实值标注，以得到带有标签的参数时间序列，并对所述的带有标签的参数时间序列进行预处理，得到训练样本； 将训练样本分别输入给多个教师网络模型，得到各自对应的输出预测值；所述多个教师网络模型为优势互补的神经网络模型； 将所述的各自对应的输出预测值进行线性融合得到教师输出预测值； 基于预设的相似度阈值，对划分的每个时间点的教师输出预测值进行分类为简单样本和困难样本；所述简单样本表示得到的教师输出预测值与对应的真实值之间的相似度达到预设相似度阈值，所述困难样本表示得到的教师输出预测值与对应的真实值之间的相似度小于预设相似度阈值； 按照时间点，将所述简单样本和困难样本映射到教师输出预测值时间序列、真实值时间序列和学生网络模型输出预测值时间序列，从而得到各自对应的标记有困难样本和简单样本的时间序列； 基于教师输出预测值时间序列、真实值时间序列和学生网络模型输出预测值时间序列的困难样本，构建第一蒸馏损失函数； 基于教师输出预测值时间序列和学生网络模型输出预测值时间序列的简单样本，构建第二蒸馏损失函数； 基于第一蒸馏损失函数和第二蒸馏损失函数得到第三蒸馏损失函数； 基于第三蒸馏损失函数和学生网络模型预测值与真实值之间的损失函数构建总损失函数； 结合总损失函数对学生网络模型进行训练，将训练好的学生网络模型作为工业设备剩余寿命预测网络。

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