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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于SMOTE_SVM的焊接缺陷样本的增广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：CN115186730B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202210638043.7，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于SMOTE_SVM的焊接缺陷样本的增广方法是由李波;周家豪;刘民岷;洪涛;胡家文设计研发完成，并于2022-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SMOTE_SVM的焊接缺陷样本的增广方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SMOTE_SVM的焊接缺陷样本的增广方法，属于数据处理领域。对SMOTE算法的采样倍率组合以及SVM的超参数进行优化，降低了过采样过程中噪声样本的影响；其次，利用SMOTE算法基于所获取的最优采样倍率对样本进行过采样，增加样本容量，方便后期将过采样得到的新数据样本加入原训练集作为新训练集；最后基于参数优化后的SVM进行模型训练，以构建出焊接缺陷识别模型实现焊接缺陷识别。

本发明授权一种基于SMOTE_SVM的焊接缺陷样本的增广方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SMOTE_SVM的焊接缺陷样本的增广方法，该方法包括以下步骤： 步骤1：获取数据样本，将样本数据集进行分类，针对每一类建立一个支持向量机； 步骤1.1：利用霍尔传感器采集焊接电流信号，利用声传感器采集焊接过程电弧声信号，为同步获取上述两种信号，将声、电信号采样频率皆设置为48kHz；同步获取信号之后，每种信号以4800个采样点作为一个样本，根据采样频率与样本的采样点数，每个样本代表0.1s的焊接过程，同时根据10mms的焊接速度，每个样本表征1mm大小的焊接情况，对焊接电流信号样本提取特征参数，并记获取的焊接电信号特征向量如下： Ai＝[Ai,1,Ai,2,...,Ai,m] 其中，i＝1,2,...,n，n为样本数量；m为特征参数数量；Ai为焊接电信号的第i个样本；对电弧声信号提取其梅尔频率倒谱系数作为特征参数，并记为： Di＝[Di,1,Di,2,…,Di,p] 其中，i＝1,2,…,n，n为电弧声信号总帧数；p为梅尔频率倒谱系数的维数；Di为电弧声信号的第i个样本；最后构建声电样本矩阵如下： si＝[Ai,1,…,Ai,m×t,Di,1,…,Di,p]T 步骤1.2：构建多分类支持向量机，其中二分类支持向量机数目由下式确定： 其中，k为数据集分类数； 步骤2：对每个支持向量机，以SVM分类错误率最小化为优化目标，SMOTE算法的采样倍率组合以及SVM的超参数为决策变量，构建目标函数为： min:y＝fX,X＝C,g,R1,R2,…,Rm 式中，fX为分类器的分类错误率，m为样本的个数，X为算法种群中的个体，Ri为第i个样本的采样倍率C表示惩罚因子，定义如下： C＝Cmax-Cmin×r+Cmin,i＝1,2,…,n g表示核函数参数，定义如下： g＝gmax-gmin×r+gmin,i＝1,2,…,n 式中，r为取值为[0,1]的随机数；Cmax表示惩罚因子的上限，Cmin表示惩罚因子的下限；gmax表示核函数参数的上限，gmin表示核函数参数的下限；SMOTE采样倍率的子集定义如下： 其中，round·为四舍五入函数，rand0，1表示取0到1之间的随机数； 步骤3：对目标函数进行求解，得出SMOTE最优采样倍率组合和SVM最优采样倍率； 步骤4：基于步骤3所得到的SMOTE最优采样倍率，利用SMOTE算法对焊接缺陷样本进行过采样，生成新数据样本。

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