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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利基于故障特征优化的度量网络少样本故障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：CN119249313B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202411229885.2，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于故障特征优化的度量网络少样本故障诊断方法是由于健博;阮航;黄键设计研发完成，并于2024-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于故障特征优化的度量网络少样本故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于故障特征优化的度量网络少样本故障诊断方法。该方法首先获取不同故障类型的机器状态传感器数据，并对训练样本进行归一化处理，标准化各个维度变量的尺度。然后，构建和训练包括全局分支关系网络和局部分支关系网络的双分支度量网络，全局、局部分支关系网络分别从全局宏观、局部微观角度提取半导体铝堆叠刻蚀工艺过程变量的故障特征信息；最后将实际数据经过预处理后作为测试数据，输入到已经训练好的全局分支网络，输出诊断结果；本发明能够提升在少样本条件下半导体铝堆叠刻蚀过程故障诊断的有效性、鲁棒性和准确性，有助于保障金属刻蚀工艺的稳定运行和延长工艺中器件的使用寿命。

本发明授权基于故障特征优化的度量网络少样本故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于故障特征优化的度量网络少样本故障诊断方法，其特征在于，其用于半导体铝堆叠刻蚀过程故障诊断；包括以下步骤： 1获取不同故障类型的机器状态传感器数据，将数据集划分为训练集和测试集，并对训练集和测试集样本进行标准化预处理，标准化各个维度变量的尺度； 2构建和训练双分支度量网络； 双分支度量网络包括全局分支关系网络和局部分支关系网络；其中： 全局分支关系网络包括嵌入模块和关系模块，嵌入模块用于获得故障特征，关系模块用于对故障特征进行分类；网络的训练过程由多个学习任务组成，每个学习任务中包含一组样本集和查询集，其中样本集和查询集故障类别相同，均是从标准化后的训练样本中抽样的一部分数据，利用嵌入模块对样本集和查询集数据进行特征提取，之后拼接送入关系模块得到全局的预测输出； 局部分支关系网络具有和全局分支关系网络结构一致和权值共享的嵌入模块和关系模块、以及一个统一模块；在一个训练学习任务中，统一模块将全局分支中的查询集样本在变量维度利用机理知识分解为多个部分，将各个部分送入统一模块使变量维度一致，再以与全局关系网络相同的方式送入嵌入模块和关系模块得到局部的预测输出； 训练双分支度量网络时，通过约束全局分支关系网络与局部分支关系网络预测的一致性，使模型从全局和局部两个角度提取出更完备的故障特征； 3将标准化预处理后的测试集，输入到已经训练好的全局分支关系网络，与标签数据对比，输出模型对每类故障的诊断结果。

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