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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利基于多核权重化联合域自适应网络的轴承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：CN119202717B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202411238561.5，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于多核权重化联合域自适应网络的轴承故障诊断方法是由李鑫;陈浩;李淑华;邹筱瑜;司垒;魏东;戴剑博;顾进恒设计研发完成，并于2024-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多核权重化联合域自适应网络的轴承故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多核权重化联合域自适应网络的轴承故障诊断方法，先将源域的样本数据和目标域的训练样本数据输入神经网络，获得源域和目标域的样本特征、目标域训练样本分别在神经网络浅层部分和深层部分输出特征的差异、目标域训练样本的伪标签，对上述数据处理后获得源域分类损失函数、伪标签修正损失函数、源域和目标域的联合域自适应函数；将上述函数结合后作为网络总体损失函数，通过该函数实现动态权重自适应的方式根据实际数据情况调整边缘分布和条件分布的权重比，并且采用修正值的方式对伪标签进行修正，提高伪标签的置信度，在面对不同的故障诊断任务时均具有较高的准确性及稳定性，满足不同的工程应用场景。

本发明授权基于多核权重化联合域自适应网络的轴承故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多核权重化联合域自适应网络的轴承故障诊断方法，其特征在于，具体步骤为：S1、获取源域和目标域各自的样本数据，将目标域的样本数据分为训练样本数据和测试样本数据，将源域的样本数据和目标域的训练样本数据作为训练数据；S2、将源域的样本数据和目标域的训练样本数据输入神经网络，从而获得神经网络深层部分提取的源域和目标域的样本特征、目标域训练样本分别在神经网络浅层部分和深层部分输出特征的差异、目标域训练样本的伪标签；其中数据输入神经网络后：S2.1、采用神经网络对源域和目标域各自的样本数据进行特征提取获得对应的样本特征： 其中FD是深层网络部分，θs，θt是网络参数；表示第i个源域样本；表示第j个目标域样本；S2.2、采用Jensen-Shannon散度来衡量目标域的样本数据在神经网络的浅层部分和深层部分中的差异，具体计算如下：计算目标域样本数据输入浅层部分和深层部分得到特征分布的平均分布 式中FS是浅层网络部分；在获得平均分布后计算Jensen-Shannon散度： 将DJS值作为伪标签修正值；S2.3、通过完成训练后的神经网络获取目标域样本数据的伪标签的独热编码；S3、对步骤S2得到的数据处理后获得源域分类损失函数和伪标签修正损失函数，并采用最大多核均值差异计算处理得到源域和目标域的联合域自适应函数；S4、将步骤S3获得的源域分类损失函数、源域和目标域的联合域自适应函数、伪标签修正损失函数结合作为网络总体损失函数；S5、利用步骤S1中的训练数据并结合步骤S4得到的网络总体损失函数训练神经网络，进而更新网络参数；S6、将步骤S1中目标域的测试样本数据输入步骤S5完成训练的神经网络中，最终神经网络对输入数据进行轴承故障诊断。

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