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龙图腾网获悉浪潮企业云科技(山东)有限公司申请的专利基于对比学习的声发射信号分类方法、系统、设备及介质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：CN121234165B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511795657.6，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于对比学习的声发射信号分类方法、系统、设备及介质是由李志华;豆豪磊;王臻;刘傲;张积磊;肖港华;宋晨旭;朱翔宇;范成城设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对比学习的声发射信号分类方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于对比学习的声发射信号分类方法、系统、设备及介质，属于深度学习与信号处理技术领域，本发明要解决的技术问题为如何提升声发射信号分类的精度和泛化能力，采用的技术方案为：构建多元组样本：采集带有等级标签的原始声发射信号并对采集的带有等级标签的原始声发射信号进行预处理，获取特征向量，同时设置样本数量阈值，对样本数量低于设定阈值的少数类样本进行物理合理的扰动增强；并将每个样本看成一个锚点，为每个锚点构建覆盖全类别的1+N多元组样本；其中，N为根据等级标签获取的类别总数；层级化多元组对比损失计算：通过深度学习模型对多元组样本进行特征提取，获取特征嵌入向量；深度学习模型训练与分类。

本发明授权基于对比学习的声发射信号分类方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于对比学习的声发射信号分类方法，其特征在于，该方法具体如下： 构建多元组样本：采集带有等级标签的原始声发射信号并对采集的带有等级标签的原始声发射信号进行预处理，获取特征向量，同时设置样本数量阈值，对样本数量低于设定阈值的少数类样本进行物理扰动增强；并将每个样本看成一个锚点，为每个锚点构建覆盖全类别的1+N多元组样本；其中，N为根据等级标签获取的类别总数； 层级化多元组对比损失计算：通过深度学习模型对多元组样本进行特征提取，获取特征嵌入向量，并基于余弦相似度计算锚点与各个对比样本的余弦距离，根据类别差异动态设置层级间隔，进而按预设逻辑计算损失值； 深度学习模型训练与分类：以层级化多元组对比损失函数为优化目标训练深度学习模型，通过训练后的深度学习模型提取待分类声发射信号的特征嵌入向量，并与预先生成的支持集特征嵌入向量计算余弦距离，将平均余弦距离最小的类别确定为分类结果。

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浪潮企业云科技(山东)有限公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市高新区浪潮路1036号浪潮科技园S02号楼22层；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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