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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于语义和胶囊网络的旋转机械故障智能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：CN117113214B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202310884700.0，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于语义和胶囊网络的旋转机械故障智能诊断方法是由耿道渠;童呼生设计研发完成，并于2023-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义和胶囊网络的旋转机械故障智能诊断方法在说明书摘要公布了：本发明请求保护一种基于语义和胶囊网络的旋转机械故障智能诊断方法，其算法基于深度学习keras框架和语义网技术实现，包括以下步骤：步骤1、对原始加速度信号预处理，用以输入构建好的卷积层来自动学习特征；步骤2、在胶囊网络中引入inception模块，多尺度提取特征表示，最大程度上保持特征的空间姿态信息；步骤3、构建并引入基于权值共享的低层次胶囊层，用来共享仿射变换矩阵，获得预测特征向量，并对其进行加权求和，输入高层次胶囊层；步骤4、在高层次胶囊层中引入基于协议的动态路由算法，进行迭代更新权重。步骤5、使用基于Prolog+Lisp语言的规则推理，利用旋转机械知识领域本体中已有的知识和IWSCN预测的结果，推理出故障原因，提高诊断智能化程度。

本发明授权一种基于语义和胶囊网络的旋转机械故障智能诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语义和胶囊网络的旋转机械故障智能诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 将采集到的原始数据进行预处理，并输入构建好的卷积层以自动学习特征，得到初始特征表示； 将得到的初始特征表示输入inception模块进行矢量化处理，提取多通道特征信息，得到多尺度初始特征表示； 将得到的多尺度初始特征表示输入构建好的低层次胶囊层，用来共享仿射变换矩阵以获得预测向量，并进行加权求和后输入高层次胶囊层； 在高层次胶囊层中引入基于协议的动态路由算法，同时引入基于欧氏距离的边际损失 函数进行迭代更新动态路由权重，输出最终的故障分类及预测结果；包括如下步骤： 步骤1：采用一种基于协议的动态路由算法来更新迭代动态路由权重，即的值，公式 如下： 其中，表示胶囊i与胶囊j耦合的对数先验概率，作为本算法的关键部分，协议定义 为： 其中Routing表示一个标量积函数，c表示第c个胶囊，表示更新后的胶囊i与胶囊 j耦合的对数先验概率，表示更新后的胶囊i与胶囊c耦合的对数先验概率；用下式进 行更新： 通过上面的几个公式，经过迭代运算进行更新； 步骤2：同时引入基于欧氏距离的边际损失函数，作为代价函数优化IWSCN网络的IWSCN的参数，公式如下： 其中，n表示第n类，L表示边际损失函数，表示样本标签，表示样本属于第n类， 否则，表示不属于第n类；为正则参数；和分别是最终预测向量的上 限和下限；其中，，，此处采用；最终预测向量，其中代表预测对应类别的概率； 步骤3：经过相应的迭代次数后，输出最终的分类及预测结果； 使用基于Prolog+Lisp语言的规则推理，并利用旋转机械知识本体中已有的知识和IWSCN的故障分类及预测结果，推理出故障原因和查询对应的故障维修策略。

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