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龙图腾网获悉兰州理工大学申请的专利用于滚动轴承故障诊断的选择性对抗增强网络和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：CN120430342B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202510913552.X，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权用于滚动轴承故障诊断的选择性对抗增强网络和系统是由章贯文;雷春丽;栗小芳;李蔓汶;许少锋;李俊良;赵韦丽;薛百威;贾明峻;蒲世彪设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于滚动轴承故障诊断的选择性对抗增强网络和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种用于滚动轴承故障诊断的选择性对抗增强网络和系统，选择性对抗增强网络的框架集成有平衡增强模块和选择性对抗模块，用于实现源域与目标域间的细粒度子域对齐；选择性对抗增强网络包括：平衡增强模块、选择性对抗模块和不确定性抑制模块；平衡增强模块用于动态调整源域与目标域的类别分布，使源域与目标域的类别分布达到平衡；选择性对抗模块用于筛选异常类别并精确对齐共享类别，实现子域级别的分布对齐；不确定性抑制模块用于通过优化损失函数，抑制误分类带来的不确定性传播，提升靠近决策边界样本的对齐质量。

本发明授权用于滚动轴承故障诊断的选择性对抗增强网络和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于选择性对抗增强网络的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，选择性对抗增强网络的框架集成有平衡增强模块和所述选择性对抗模块，用于实现源域与目标域间的细粒度子域对齐； 所述选择性对抗增强网络包括：平衡增强模块、选择性对抗模块和不确定性抑制模块； 所述平衡增强模块用于动态调整源域与目标域的类别分布，使所述源域与所述目标域的类别分布达到平衡； 所述选择性对抗模块用于筛选异常类别并精确对齐共享类别，实现子域级别的分布对齐； 所述不确定性抑制模块用于通过优化损失函数，抑制误分类带来的不确定性传播，提升靠近决策边界样本的对齐质量； 所述选择性对抗增强网络还包括：特征提取模块和分类器；所述特征提取模块用于通过共享参数提取所述源域和所述目标域的域不变特征；所述平衡增强模块用于将所述源域样本通过随机选择并进行增强，增加所述目标域样本的多样性；所述选择性对抗模块用于将所述源域和所述目标域的增强特征进行选择性对抗训练，基于类别和子域优化的策略进行选择性对抗学习；所述不确定性抑制模块用于通过动态调整所述损失函数来抑制不确定性传播；所述分类器用于进行故障特征分类； 所述特征提取模块用于通过格拉姆角差场GADF的方式将所述源域和所述目标域中的一维振动信号转换为更适合特征提取的二维图像；所述特征提取模块采用ResNet50网络作为特征提取网络的基础架构，所述ResNet50网络用于提取与轴承故障状态相关的深层特征； 自适应不确定性抑制模块的核心损失函数定义如下：； 其中，是源域样本的加权因子，基于源域样本在目标域中的重要性动态调整；是源域样本的交叉熵损失，用以度量源域样本的分类准确度；和为平衡项，分别控制补充熵损失项和不确定性惩罚项的权重；是不确定性惩罚项，用于抑制源域中不确定类别对目标域模型的干扰，该项通过量化每个样本的分类不确定性调整源域样本的贡献度。

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