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龙图腾网恭喜北京交通大学申请的专利基于记忆子网络的机电复合传动系统自提升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：CN119646620B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-20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：202411778869.9，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于记忆子网络的机电复合传动系统自提升诊断方法是由王彪;申泽林;秦勇;李媛;伊枭剑;徐其志设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于记忆子网络的机电复合传动系统自提升诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机械设备智能运维技术领域，具体涉及一种基于记忆子网络的机电复合传动系统自提升诊断方法，包括：构建包含健康类别预测网络、稳定信息记忆子网络和快速信息记忆子网络的自主提升故障诊断框架；在自主提升学习阶段，随机抽取故障诊断数据集A，并从已学习信息空间中随机抽取数据集B；利用两个子网络对数据集B进行预测，选取最佳回放logits；基于健康类别预测网络对数据集A和数据集B进行预测，得到两个logits；基于回放logits和健康类别预测网络的两个logits计算总损失，更新各网络的权重和已学习信息空间；进行多次自主提升学习，直至满足训练目标。本发明能够从不断新增的数据流中持续训练故障诊断网络，实现网络的自主提升。

本发明授权基于记忆子网络的机电复合传动系统自提升诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于记忆子网络的机电复合传动系统自提升诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：构建包含健康类别预测网络、稳定信息记忆子网络和快速信息记忆子网络的自主提升故障诊断框架；进入初始学习阶段，从持续新增的机电复合传动系统故障诊断数据流中，随机抽取数据集A；基于健康类别预测网络预测当前阶段数据集A中样本的健康状况；基于健康类别预测网络的logits输出计算损失，并更新各网络的权重和已学习信息空间；进入自主提升学习阶段，从持续新增的机电复合传动系统故障诊断数据流中，随机抽取数据集A；从已学习信息空间中随机抽取数据集B，将数据集A和数据集B组合作为当前阶段的训练集；分别利用稳定信息记忆子网络和快速信息记忆子网络预测当前阶段数据集B中样本的健康状况，并选择分数更高的作为最终的回放logits输出；基于健康类别预测网络分别预测当前阶段数据集A和数据集B中样本的健康状态，得到两个logits输出；基于最终的回放logits输出和健康类别预测网络的两个logits输出计算总损失，并更新各网络的权重和已学习信息空间；进行多次自主提升学习，直至满足训练目标。

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北京交通大学，其通讯地址为：100044 北京市海淀区西直门外上园村3号；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”。