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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于多源信息融合网络的晶振电路故障分类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：CN121167492B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511390843.1，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于多源信息融合网络的晶振电路故障分类方法是由张超;张羽飞;何世烈;李树涵;王瑞迪;周勇设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源信息融合网络的晶振电路故障分类方法在说明书摘要公布了：一种基于多源信息融合网络的晶振电路故障分类技术，属于模拟电路故障诊断技术领域。首先获取晶振电路不同测量点的多源数据集；再利用快速傅里叶变换将数据集进行时域至频域的转换；然后使用卷积神经网络提取数据故障特征并利用softmax分类器进行各源数据下的信任分配函数；接着采用D‑S证据理论对多源数据下不同的信任分配函数进行融合，得到最终诊断结果与诊断概率输出，并计算交叉熵损失；最后通过反向传播训练模型参数，得到最终诊断模型。本发明将时频变换算法、深度神经网络算法和信息融合算法相结合，构建了一种多源信息融合网络，克服了现有诊断模型在晶振电路故障分类中的不足，显著提高了晶振电路故障诊断的准确率与稳定性。

本发明授权一种基于多源信息融合网络的晶振电路故障分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源信息融合网络的晶振电路故障分类方法，其特征在于，所述晶振电路故障分类方法包括以下步骤： 步骤1，构建多源信号时域数据集； 将晶振电路的各敏感电子元器件的参数漂移作为不同故障类别标签； 选取负载以及敏感电子元器件的输出电压作为多源信号的来源； 设置采样点，采用蒙特卡洛仿真法获取晶振电路不同故障类别标签下多源信号时域数据； 多源信号时域数据与不同故障类别标签结合形成多源信号时域数据集； 将多源信号时域数据集按4：1的比例划分为训练集和测试集； 步骤2，构建多源信息融合网络； 所述多源信息融合网络包括FFT算法、多通道卷积神经网络模型和D-S证据理论；所述多通道卷积神经网络模型依次包括输入层、特征提取层、全连接层和softmax层；softmax层即为softmax分类器； 步骤2.1，将步骤1中得到的多源信号时域数据集中的时域数据通过FFT算法变换为频域数据并仅保留幅频数据，获得多源信号频域数据集； 步骤2.2，通过多通道卷积神经网络模型进行多源特征提取并输出多源证据； 步骤2.3，将步骤2.2得到的多源证据采用D-S证据理论进行信息融合，输出融合后各故障类别标签下的诊断概率与故障类别，并计算损失函数的和； 步骤3，对多源信息融合网络进行训练及测试； 将训练集输入至步骤2所构建的多源信息融合网络中，利用损失函数的和对多源信息融合网络进行反向传播，训练多源信息融合网络的参数； 训练完成后，将测试集输入至训练好的多源信息融合网络中，经FFT算法变换、多源特征提取以及D-S证据理论信息融合，得到故障类别判别结果，通过故障类别判别结果的准确率判断多源信息融合网络性能。

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