南京富岛油气智控科技有限公司陈夕松获国家专利权
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龙图腾网获悉南京富岛油气智控科技有限公司申请的专利一种示功图诊断模型无监督预训练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：CN116596057B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202211621423.6，技术领域涉及：G06N3/088；该发明授权一种示功图诊断模型无监督预训练方法是由陈夕松;钱帅康;曹兴广;姜磊;卜禹设计研发完成，并于2022-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种示功图诊断模型无监督预训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种示功图诊断模型的无监督预训练方法，该方法针对示功图本身仅具有线条且中心区域为空白的特征，首先采用漫水填充算法对示功图数据中心区域进行填充，并通过让诊断模型输出特征向量，反卷积模型输出填充后的示功图数据，计算生成图像与填充图像的重建误差，进行深度学习模型的预训练，从而减轻模型训练对大量带标签示功图样本的依赖，缩短训练周期并保证示功图诊断精度。
本发明授权一种示功图诊断模型无监督预训练方法在权利要求书中公布了：1.一种示功图诊断模型的无监督预训练方法，其特征在于采集示功图历史数据，根据漫水填充算法填充示功图数据组成填充数据集，根据填充示功图的代理任务而非人工标注标签作为模型的训练信号，进行模型的无监督预训练，避免模型训练对大量带标签样本的依赖，包括以下步骤： 1采集采油机的历史示功图，组成示功图数据集S，并使用留出法分为训练集、验证集和测试集； 2遍历S，利用中线扫描法寻找每一个示功图样本中的任意一个内点P； 3将P作为漫水填充算法的起始点，对S中样本进行填充，得到填充示功图数据集Y； 4将填充前数据集S作为目标深度学习模型的输入，输出n维特征向量V； 5将向量V作为反卷积深度学习模型的输入，生成填充后的示功图Y'； 6根据Y和Y'计算训练集重建误差Ltrain，完成m轮无监督预训练； 7计算测试集重建误差Ltest，判断Ltest是否小于误差阈值Lmin，若低于Lmin则预训练结束，否则转到步骤5； 8使用带标签示功图数据进行预训练模型的迁移学习，使用训练完成的模型进行工况类型诊断。
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