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龙图腾网恭喜深空探测实验室(天都实验室)申请的专利半监督去噪自编码器的星表智能系统失效分析方法及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：CN119760486B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510259706.8，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权半监督去噪自编码器的星表智能系统失效分析方法及系统是由范项媛;丁运来;王诗良;杜易;吴云斌设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本半监督去噪自编码器的星表智能系统失效分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了半监督去噪自编码器的星表智能系统失效分析方法及系统，涉及故障检测技术领域。本发明包括：根据星表智能系统故障的原因，构建星表智能系统的缺陷故障库，并对缺陷故障库中的故障状态进行ont_hot编码；接收星表智能系统在不同状态下的运行数据。本发明结合了有监督训练和无监督训练的优点，利用标记数据的准确性以及未标记数据的丰富性和较低成本，利用大量的无标签数据来提高模型的准确性和泛化能力，通过对原始输入数据进行损坏，有监督训练可以完成对非线性数据更加鲁棒的特征表达，且采用的Focal损失函数，能够避免由于样本之间存在不均衡导致的训练后的模型向样本多的类别偏移，使得模型更多关注样本数少的类别。

本发明授权半监督去噪自编码器的星表智能系统失效分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.半监督去噪自编码器的星表智能系统失效分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 根据星表智能系统故障的原因，构建星表智能系统的缺陷故障库，缺陷故障库包括软件缺陷故障和算法缺陷故障，并对缺陷故障库中的故障状态进行ont_hot编码，其中软件缺陷故障包括软件设计错误、软件编程错误、外部输入错误、异常处理错误，算法缺陷故障包括样本数据集规模过小、样本标注质量低、没有验证集和测试集数据、预处理数据方式； 接收星表智能系统在不同状态下的运行数据，对运行数据进行预处理； 将预处理后的数据与对应的运行状态编码构成样本数据集，并将样本数据集划分为训练集和测试集； 构建半监督去噪自编码器，半监督去噪自编码器包括多层堆叠的稀疏自编码器，且在半监督去噪自编码器最后一层引入Softmax分类器，在半监督去噪自编码器原始的输入数据加入噪声，半监督去噪自编码器提取特征并学习原始输入数据中更加鲁棒的特征，用于增加半监督去噪自编码器的泛化能力，其中半监督去噪自编码器输入层的节点数量根据测试数据数量决定，隐藏层和输出层的节点数量根据特征向量的维数确定； 将训练集数据输入到半监督去噪自编码器中，完成模型参数的优化确定，得到训练后的半监督去噪自编码器，其中训练过程包含无监督预训练和有监督微调两个部分； 首先对每一个SAE进行无监督预训练，使用未标记的数据样本，采用逐层的贪婪训练方法和反向传播算法，依次对SSDAE模型的每一层网络参数进行训练；其次是有监督微调阶段，按照栈式结构将多个有监督SAE堆叠起来构成SSDAE，并加入Softmax分类层，使用Focal损失函数，利用反向传播算法对各层网络参数进行优化； 将测试集数据输入训练后的半监督去噪自编码器中，实现对系统失效原因的在线评估，计算模型对于测试集诊断的精准率、召回率指标。

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深空探测实验室(天都实验室)，其通讯地址为：230088 安徽省合肥市高新区中安创谷二期F1-F4栋；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”。