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龙图腾网恭喜北京科技大学申请的专利基于知识迁移的模糊推理系统小样本缺陷检测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：CN114418125B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210177982.6，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权基于知识迁移的模糊推理系统小样本缺陷检测方法及装置是由曲福明;荆洪迪;柳小波;王培涛;陈岩;李鹏;张英设计研发完成，并于2022-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识迁移的模糊推理系统小样本缺陷检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识迁移的模糊推理系统小样本缺陷检测方法及装置，涉及缺陷检测技术领域。包括：获取多个待检测样本；将多个待检测样本输入到构建好的特征提取模型，得到样本的缺陷特征；其中，特征提取模型包括多个特定缺陷特征提取模型；样本的缺陷特征包括多个缺陷类型；将样本的缺陷特征输入到构建好的模糊逻辑系统检测模型，得到样本的缺陷检测结果；样本的缺陷检测结果为样本的缺陷是否为目标缺陷。本发明能够准确的提取出缺陷特征，构建知识迁移模型检测小样本的缺陷，提出了一种针对知识迁移的模糊推理系统，通过迁移知识构建模糊逻辑系统的各个部分，以模糊推理的方式实现知识迁移，从而实现小样本条件下的工业缺陷检测。

本发明授权基于知识迁移的模糊推理系统小样本缺陷检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于知识迁移的模糊推理系统小样本缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取多个待检测样本；其中，所述多个待检测样本包括：多个待检测的工业管道焊缝样本；S2、将所述多个待检测样本输入到构建好的特征提取模型，得到样本的缺陷特征；其中，所述特征提取模型包括多个特定缺陷特征提取模型；样本的缺陷特征包括多个缺陷类型；S3、将样本的缺陷特征输入到构建好的模糊逻辑系统检测模型，得到样本的缺陷检测结果；所述样本的缺陷检测结果包括：工业管道焊缝样本的缺陷是否为目标缺陷；所述S3中的模糊逻辑系统检测模型的构建过程包括：构建模型输入、构建语意变量Li、构建语意变量的隶属函数、使用双术语定义语意变量、构建新的术语Tid并且拟合新的隶属函数、以及定义规则R；其中，所述构建模型输入包括：将所述样本的缺陷特征转化为模糊逻辑系统检测模型的输入，如下式1所示： 其中，是特定缺陷特征ai的特征向量；是特定缺陷特征提取基础模型；m是预设向量维数；所述构建语意变量Li包括：将特定缺陷特征ai转换为语意变量Li；其中，每个语意变量由多个术语组成，如下式2所示： 其中，是构建出的第P个术语；所述构建语意变量的隶属函数包括：对每个语意变量建立隶属函数，第i个语意变量的第t个术语的隶属函数如下式3所示： 其中，是构建出的第t个术语的隶属函数；Tit是构建出的第t个术语；所述使用双术语定义语意变量，其中，双术语包括正术语以及负术语，如下式4所示：v＝{vp,vn},Li＝{Tip,Tin}4其中，vp是样本属于目标缺陷特征的概率；vn是样本落在目标缺陷类型之外的概率；Tip是第i个语意变量的正术语，表示符合目标缺陷特征；Tin是第i个语意变量的负术语，表示不符合目标缺陷特征。

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