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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于领域自适应的智慧建筑故障诊断方法及装置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：CN116756634B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202310728138.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于领域自适应的智慧建筑故障诊断方法及装置是由李丹;涂刚;郑子彬设计研发完成，并于2023-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于领域自适应的智慧建筑故障诊断方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于领域自适应的智慧建筑故障诊断方法及装置，方法包括：结合建筑领域的专家知识对智慧建筑内的传感器数据进行数据预处理，将预处理后的建筑数据分为源域数据和目标域数据；根据训练好的源分类器和预设数据挖掘模型对不带标签的目标域数据赋伪标签；进行基于对抗的迁移学习得到训练好的目标编码器和更新后的源编码器；利用预设中心损失优化器对训练好的目标编码器和更新后的源编码器进行参数优化，以增强公共特征空间中不同类别之间的差距；利用训练好的共享分类器进行智慧建筑故障诊断得到智慧建筑故障诊断结果。本发明模型结构简单，能解决传统迁移学习中潜在的类别不敏感问题，能保证迁移后的模型有高准确率。

本发明授权一种基于领域自适应的智慧建筑故障诊断方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于领域自适应的智慧建筑故障诊断方法，其特征在于，包括： 结合建筑领域的专家知识对智慧建筑内的传感器数据进行数据预处理得到预处理后的建筑数据，将所述预处理后的建筑数据分为带标签的源域数据和仅部分带标签的目标域数据； 根据训练好的源分类器和预设数据挖掘模型对不带标签的所述目标域数据赋伪标签，并将被赋伪标签的所述目标域数据视为带标签的所述目标域数据，所述训练好的源分类器是利用带标签的源域数据训练得到的； 进行基于对抗的迁移学习得到训练好的目标编码器和更新后的源编码器，以将所述源域数据和所述目标域数据都迁移到一个新的公共特征空间； 利用预设中心损失优化器对所述训练好的目标编码器和所述更新后的源编码器进行参数优化，以增强所述公共特征空间中不同类别之间的差距； 利用训练好的共享分类器进行智慧建筑故障诊断得到智慧建筑故障诊断结果，所述训练好的共享分类器是利用所述源域数据和所述带标签的目标域数据训练得到的； 根据训练好的源分类器和预设数据挖掘模型对不带标签的所述目标域数据赋伪标签包括： 利用带标签的目标域数据对所述训练好的源分类器进行更新得到更新后的源分类器，利用所述更新后的源分类器对目标域数据中的数据样本进行分类得到第一类标签； 利用带标签扩散算法的所述预设数据挖掘模型对所述数据样本进行分类得到第二类标签； 当所述第一类标签和所述第二类标签相同时，将所述第一类标签或所述第二类标签作为所述数据样本的伪标签。

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