南京航空航天大学张梦恬获国家专利权
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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于变权重神经网络的燃气轮机解析余度构建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：CN114357633B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202110803289.0，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权一种基于变权重神经网络的燃气轮机解析余度构建方法是由张梦恬;张子豪;黄向华;张天宏设计研发完成，并于2021-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于变权重神经网络的燃气轮机解析余度构建方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于变权重神经网络的燃气轮机解析余度构建方法，属于智能航空发动机控制领域，本发明包括：采集燃气轮机运行过程数据；制作输入数据图；构建变权重神经网络；利用数据图对网络进行训练；基于训练完成的变权重神经网络，实现对解析余度的实时准确估计。面对燃气轮机多变量和强非线性，本发明提出的解析余度构建方法均具有非线性表达能力强、计算速度快的优点，适用于燃气轮机故障诊断、容错控制。
本发明授权一种基于变权重神经网络的燃气轮机解析余度构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于变权重神经网络的燃气轮机解析余度构建方法，其特征在于，具体包括以下步骤步骤1：采集燃气轮机m个运行数据在t时刻，t‑1时刻，……，t‑n+1时刻的值，包括发动机气路参数，环境变量，控制变量，健康参数； 步骤2：制作维度大小为m×n的二维输入数据图，数据图维数为m×n，m＞1，n＞1，m代表总行数，n代表总列数，每一行代表不同种类的运行数据，每一列代表不同时刻，记当前时刻为t时刻，对应第n列，第p列即对应t‑n+p时刻，p为大于等于1小于等于n的整数，所构建的解析余度为t时刻的解析余度； 步骤3：构建变权重神经网络，包含输入层、特征分离层、变权重层、激活层和输出层；所述变权重神经网络的变权重层输出y＝Wx×x+o，即权重W是输入x的非线性映射，o是偏移向量；所述变权重神经网络是从输入到权重的映射关系，用于完全连接层、长短期记忆神经网络LSTM层和卷积层；输入和输出都是向量； 步骤4：利用数据图对网络进行训练； 步骤5：基于训练完成的变权重神经网络，实现对解析余度的实时准确估计。
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