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龙图腾网恭喜深圳市科荣软件股份有限公司;海南儋州粤海自来水有限公司;海南大学申请的专利基于半监督迁移学习的供水管网泄露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：CN119202958B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411732269.9，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于半监督迁移学习的供水管网泄露智能诊断方法是由任祎;高新磊;石国鑫;张昭君;刘健光;国月皓;王咸鹏设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于半监督迁移学习的供水管网泄露智能诊断方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于半监督迁移学习的供水管网泄露智能诊断方法，所述方法包括数据预处理、模型构建和模型评估三个部分。所述方法通过最小化经验分布，减小源域和目标域之间的域间距离，分别利用有标签和无标签数据对网络进行调整，帮助模型在源域和目标域之间进行有效的知识转移，从而提升因小样本、样本不均衡造成的低准确率。对比于现有的管网泄露诊断方法，本发明所提出的用于供水系统的故障诊断模型实现了更低的损失值，并在诊断准确率和精度方面都得到了一定的提升。

本发明授权基于半监督迁移学习的供水管网泄露智能诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于半监督迁移学习的供水管网泄露智能诊断方法，其特征在于，所述方法包括：数据预处理：获取管网压力原始数据，检查管网压力原始数据的缺失值和异常值，对检查后的管网压力原始数据做加窗平滑处理，获得目标域数据和源域数据，再根据有无标签对目标域数据和源域数据进行划分；模型构建：构建包含两个分支网络的半监督迁移学习模型，第一个分支网络负责对源域数据中的有标签数据进行训练，第二个分支网络负责对目标域数据中的有标签数据进行训练，目标域数据和源域数据中的无标签数据，通过两个分支网络联合训练，经过无标签数据和有标签数据的训练，得到最终的分类器；模型评估：使用随机划分的数据集对半监督迁移学习模型进行多指标测试；所述半监督迁移学习模型的两个分支网络由前至后均包括有：HLR层，用于对输入的数据进行增强，以获得多维度特征；Feature层，用于提取多维度特征的高维度特征；Bottleneck层，用于根据Feature层提取的高维度特征得到输入数据的低维特征信息；Classifier层，用于根据低维特征信息得到分类结果；HLR层对数据进行增强，具体包括以下操作：S201、利用HLR水头损失比对输入数据进行强化，计算式如下所示： 上式中，对于给定的测量时间，为同一时间的三重不同压力，如果，则；S202、对增强后的数据进行归一化操作，归一化函数如下式所示： 上式中，为待归一化的数据，是每列中的最小值组成的行向量，是每列中的最大值组成的行向量，max是要映射到的区间最大值，min是要映射到的区间最小值，是标准化的结果，是归一化的结果。

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