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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于主动学习的油气管网第三方入侵预警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：CN117235484B 。

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：202311089230.5，技术领域涉及：G06F18/2113；该发明授权基于主动学习的油气管网第三方入侵预警方法及系统是由魏秀参;朱子剑设计研发完成，并于2023-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于主动学习的油气管网第三方入侵预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于主动学习的油气管网第三方入侵预警方法及系统，方法包括：步骤1，对无标签数据进行随机采样，选取部分样本进行人工标注，并使用有标签数据进行模型训练，得到初始模型；步骤2，使用初始模型在无标签数据集上进行推理，根据不确定性和多样性度量准则，选择部分样本送至人工标注，使用初始有标准数据和新增有标注数据微调模型；步骤3，定期重复步骤2，使模型能够适应动态变化的生产环境。本发明综合考虑无标注样本的不确定性和多样性，选择信息量最丰富的样本进行标注，能够使用少量的无标注样本得到大量的性能提升，降低人工标注成本的同时提高模型的表示能力和泛化性。

本发明授权基于主动学习的油气管网第三方入侵预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于主动学习的油气管网第三方入侵预警方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，对无标签数据进行随机采样，选取部分样本进行人工标注，并使用有标签数据进行模型训练，得到初始模型； 步骤2，使用初始模型在无标签数据集上进行推理，根据不确定性和多样性度量准则，选择部分样本送至人工标注，使用初始有标准数据和新增有标注数据微调模型，其中微调模型被应用在油气管网第三方入侵检测场景中； 综合考虑不确定性和多样性来进行样本选择并查询标签，具体如下： 首先计算不确定性指标；对于无标注数据集中的样本使用模型fθ进行推理，输出样本x属于各个类别的概率分布；使用熵作为不确定性的度量指标，每个样本x的不确定性计算为： 其中，Pθyi∣x表示模型预测样本x属于类别yi的概率； 然后计算多样性指标；在对无标注数据集中样本进行推理的同时，保留模型中间输出，即属于样本x的特征向量其中m表示特征向量的长度；无标注数据集的所有样本的特征向量构成矩阵其中n表示无标注数据集的样本数量，矩阵v的每一行即表示一个无标注样本的特征向量；进行非负矩阵分解，得到： 其中，计算矩阵W每一行X＝{di|i＝1,2,…,r}经过softmax函数后的熵，表示无标注数据集中样本x的多样性： 其中，σ·表示softmax函数； 无标注数据集中每个样本的不确定性和多样性指标分别构成一个列表；对不确定指标列表进行降序排序；对多样性指标列表进行降序排序；然后，每个样本分别得到两个排序后的位置和分别表示在不确定性指标列表中的排序位置和在多样性指标列表中的排序位置；定义主动学习样本选择函数如下： 即选择不确定性指标排序和多样性指标排序位置之和最小的样本查询标签； 更新已标注数据集和未标注数据集并在重新调整模型fθ的参数θ； 步骤3，定期重复步骤2，使模型能够适应动态变化的生产环境。

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南京理工大学，其通讯地址为：210094 江苏省南京市孝陵卫200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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