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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于平衡混合对抗和平滑抑制标签的故障迁移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：CN117195062B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202310630468.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于平衡混合对抗和平滑抑制标签的故障迁移诊断方法是由张法业;刘福政;冯德军;耿湘宜;姜明顺;张雷;隋青美设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于平衡混合对抗和平滑抑制标签的故障迁移诊断方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于平衡混合对抗和平滑抑制标签的故障迁移诊断方法，获取滚动轴承的振动信号；根据获取的振动信号，结合优化后的平衡混合对抗分布和平滑抑制标签细化网络，得到故障诊断结果；其中，平衡混合对抗分布和平滑抑制标签细化网络的优化中，目标域数据集的故障种类为源域数据集的子集；采用源域样本特征增强目标域样本特征，对源域和目标域中的数据特征分别进行域内混合，在目标域的软伪标签的基础上，结合补充熵对不确定性预测进行均衡抑制；本发明缓解了自适应网络任务中源域和目标域数据具有相同的标签空间的限制。

本发明授权基于平衡混合对抗和平滑抑制标签的故障迁移诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于平衡混合对抗和平滑抑制标签的故障迁移诊断方法，其特征在于，包括以下过程： 获取滚动轴承的振动信号； 根据获取的振动信号，结合优化后的平衡混合对抗分布和平滑抑制标签细化网络，得到故障诊断结果； 其中，平衡混合对抗分布和平滑抑制标签细化网络的优化中，目标域数据集的故障种类为源域数据集的子集； 采用源域样本特征增强目标域样本特征，对源域和目标域中的数据特征分别进行域内混合，在目标域的软伪标签的基础上，结合补充熵对不确定性预测进行均衡抑制； 所述网络由域对抗神经网络DANN构成，DANN由三部分组成：特征提取器，域判别器，标签分类器，其参数分别为和；用来学习领域不变的特征，来混淆；则尝试区分源域样本和目标样本；和在最小-最大博弈中来减小源域和目标域之间的差异；最后用来对不同的标签进行分类； 所述平衡混合对抗分布，采用了平衡对抗分布策略，用源域样本特征来增强目标域样本特征，达到域间平衡的目的，平衡对抗分布的公式如下： 其中，为源域标记数据；为目标域未标记数据，代表熵感知权重，，用来度量不同类之间位于边界上的样本和非边界上的样本在进行域对抗对齐的难易程度，代表通过目标域数据计算得到的类级权重，代表可变权衡参数，其随着迭代次数的增加而减少； 所述平衡混合对抗分布，还采用了混合对抗分布的策略，即对源域和目标域中的数据特征分别进行域内混合，混合对抗分布的公式如下： 其中，代表源域经过混合后的混合源域，包含样本和标签以及样本数量，代表目标域经过混合后的混合目标域，包含样本和标签以及样本数量，是目标域样本的软伪标签，是权衡混合比值，从一个Beta分布中随机选取； 所述平滑抑制标签细化，采用的平滑抑制标签的目标函数如下： 其中，代表真实分类的索引，为超参数； 设置一个阈值，对平滑抑制标签的目标函数进行细化，当时，所有的也将小于，该样本的预测置信度较低，将排除在目标函数之外，则目标域数据的平滑抑制标签细化的目标函数如下： 。

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