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龙图腾网恭喜西安交通大学申请的专利基于张量流形的轻量化神经网络故障诊断方法及系统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：CN116151119B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202310170550.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于张量流形的轻量化神经网络故障诊断方法及系统是由杨朝旭;袁彰求;荣海军;陶思宇;汪子溦设计研发完成，并于2023-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于张量流形的轻量化神经网络故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于张量流形的轻量化神经网络故障诊断方法及系统，方法包括将故障诊断图像视为向量，在约束条件下重构为第一多阶张量，并将第一多阶张量以张量串分解形式的张量流形表示；在张量秩不变的条件下，以张量流形的梯度下降法对第一多阶张量多次迭代，得到数据降维后的第一收缩多阶张量；将故障诊断神经网络中的权重矩阵在约束条件下重构为第二多阶张量，并将第二多阶张量以张量串分解形式的张量流形表示，得到以因子张量为权重的新神经网络；将第一收缩多阶张量作为输入数据对新神经网络进行训练；获取新的故障诊断图像并对应转换成数据降维后的第一收缩多阶张量，输入训练完成的神经网络得到对应的故障诊断结果。本发明能增强计算并行能力。

本发明授权基于张量流形的轻量化神经网络故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于张量流形的轻量化神经网络故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：将获取到的任意尺寸故障诊断图像视为向量，在第一约束条件下重构为第一多阶张量，并将第一多阶张量以张量串分解形式的张量流形进行表示；在张量秩不变的条件下，以张量流形的梯度下降法对第一多阶张量进行多次迭代，得到数据降维后的第一收缩多阶张量；将故障诊断神经网络中的权重矩阵在第二约束条件下重构为第二多阶张量，并将第二多阶张量以张量串分解形式的张量流形进行表示，得到以因子张量为权重的新神经网络；将第一收缩多阶张量作为输入数据对新神经网络进行训练，获得训练完成的神经网络；获取新的故障诊断图像并对应转换成数据降维后的第一收缩多阶张量，输入至训练完成的神经网络，得到所获取故障诊断图像对应的故障诊断结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安交通大学，其通讯地址为：710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。