中南大学魏才盛获国家专利权
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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基于递归元学习的航天器故障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：CN116502710B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310509948.9，技术领域涉及：G06N3/0985；该发明授权一种基于递归元学习的航天器故障诊断方法是由魏才盛;郭鹏飞;殷泽阳;陈琪锋设计研发完成，并于2023-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于递归元学习的航天器故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于递归元学习的航天器故障诊断方法，包括如下步骤：训练LSTM神经网络模型；划分递归元学习的数据集；训练快速适应的递归元学习模型；通过训练好的递归元学习模型预测航天器故障。本发明提供的基于递归元学习的航天器故障诊断方法，相比于传统LSTM神经网络，在适应新故障诊断任务开始时刻，均方误差明显降低，且能更快训练至收敛，提升了在轨航天器故障诊断模型泛化能力，同时提高了样本数据稀缺条件下故障诊断的准确率，信号预测均方误差相较传统LSTM神经网络下降明显，具有较强工程应用价值。
本发明授权一种基于递归元学习的航天器故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于递归元学习的航天器故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，训练LSTM神经网络模型； S2，划分递归元学习的数据集； 元学习任务所使用的训练集合包括个时序信号预测任务，每个任务又包含m组有标签的时序数据： ； ； 其中，为任务中的输入信号，对应该任务中各组信号的标签，标签为待预测时刻的真实信号值； S3，训练快速适应的递归元学习模型；将LSTM神经网络的初始权重组成神经网络，的更新过程包括内环更新和外环更新； 内环更新过程中，当适应训练集中任务时，神经网络使用均方误差损失函数对于每个分类任务进行运算，并使用梯度下降将神经网络权重更新为权重： ； ； 其中，为内环更新过程的步长，为梯度算子； 内环更新的目标为： ； 外环更新为递归元学习模型跨任务优化LSTM神经网络的初始权重的过程： ； 其中，为外环更新过程的步长； S4，通过训练好的递归元学习模型预测航天器故障。
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