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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种用于暖通空调及制冷系统故障诊断的系统性特征选择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：CN117194896B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202311165815.0，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种用于暖通空调及制冷系统故障诊断的系统性特征选择方法是由何雅玲;王梓程;李冬;汪思成设计研发完成，并于2023-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于暖通空调及制冷系统故障诊断的系统性特征选择方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于暖通空调及制冷系统故障诊断的系统性特征选择方法，获取用于暖通空调及制冷系统智能故障诊断的数据集，其中含有待选择的原始特征；使用过滤器方法，基于最大相关性最小冗余算法，采用前向添加法对特征集合进行排序及初步筛选；使用耦合式方法，结合用于智能故障诊断的模型，计算特征平均影响值，最终完成用于智能故障诊断的特征选择过程。本发明一方面考虑了数据内在的数学联系，另一方面考虑了实施故障诊断所使用具体模型的特性；该方法不限定于特定数据或算法，使用范围广、通用性好；通过将平均影响值引入特征选择，仅需对模型进行一次训练，无需多次重复迭代训练，计算成本低；考虑了实际的测量成本，更易于现场应用。

本发明授权一种用于暖通空调及制冷系统故障诊断的系统性特征选择方法在权利要求书中公布了：1.一种用于暖通空调及制冷系统故障诊断的系统性特征选择方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，获取用于暖通空调及制冷系统智能故障诊断的数据集，其中含有待选择的原始特征； 步骤2，使用过滤器方法，基于最大相关性最小冗余算法初步筛选得到特征子集；筛选方法如下： 步骤21，基于互信息，计算特征X与目标输出Z的相关性，选择相关性最大的特征X，将所选特征添加到空集合S； 步骤22，在S的补集SC中筛选出与目标输出Z具有非零相关性且与集合S中其他特征Y具有零冗余的特征，在其中选择相关性最大的特征，依次放入集合S； 步骤23，重复步骤22，直到SC中所有特征的冗余均不为零； 步骤24，在S的补集SC中筛选与目标输出Z具有非零相关性、与集合S中其他特征Y具有非零冗余的特征，选择具有最大互信息商的特征，将选定的特征添加到集合S中； 步骤25，重复步骤24，直到集合SC中所有特征的相关性为零； 步骤26，将零相关性的特征在队列后方以随机顺序添加到集合S，即为含有|S|个特征的最优的特征子集S； 步骤3，使用耦合式方法，结合用于智能故障诊断的模型，使用封装式方法计算模型特征平均影响值，进一步筛选特征以得到最终结果，最终完成用于智能故障诊断的特征选择过程，其中筛选方法如下： 步骤31，选定需使用的智能故障诊断监督学习故障诊断模型，使用数据集S划分训练集T、验证集V和测试集E，对选定的智能故障诊断模型进行训练； 步骤32，将测试集P中特征X1对应的所有样本数据分别按同比例加减，构建两个新的测试集E1和E2； 步骤33，使用新的测试集E1和E2分别对已完成训练的网络进行测试计算，得到两个新的结果A1和A2，计算A1和A2的差值即为变动该自变量后对输出产生的影响值，将该值按样本数目进行平均得到平均影响值； 步骤35，重复步骤33、步骤34对数据集中所有特征求取平均影响值，进行多轮次计算求取平均值，得到计算结果并排序，根据最终结果选择所需要的特征。

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