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龙图腾网获悉郑州轻工业大学申请的专利一种基于多视图shapelet原型网络的少样本故障增量学习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：CN118586520B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202410720728.5，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种基于多视图shapelet原型网络的少样本故障增量学习方法是由岳伟超;胡海洋;万晓雪;钱晓亮;刘向龙;任航丽;栗三一;王乾;刘玉翠;王芳设计研发完成，并于2024-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多视图shapelet原型网络的少样本故障增量学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多视图shapelet原型网络的少样本故障增量学习方法，包括如下步骤：步骤一、获得初始训练样本D0，初始训练样本D0包括训练集和验证集步骤二、对训练集初始化，然后输入多视图shapelet原型网络进行预训练，得到预训练好的多视图shapelet原型网络；多视图shapelet原型网络的输出包括多视图shapelet集步骤三、对预训练好的多视图shapelet原型网络进行元训练得到最终的多视图shapelet原型网络和元矫正模块。本发明通过横向联系融合多视角信息，因此，旧类原型和新类原型之间的语义鸿沟得以弥合。总之，提取的多视角小形包含了判别波形的部分关键信息，能够识别任意持续时间的新故障。

本发明授权一种基于多视图shapelet原型网络的少样本故障增量学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多视图shapelet原型网络的少样本故障增量学习方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、获得初始训练样本D0，初始训练样本D0包括训练集和验证集步骤二、对训练集多视图shapelet初始化，然后输入多视图shapelet原型网络进行预训练，得到预训练好的多视图shapelet原型网络；多视图shapelet原型网络的输出包括多视图shapelet集对训练集多视图shapelet初始化的方法如下：采用k-means算法对初始训练样本D0的训练集中Lv长度的所有子序列进行聚类，获取的聚类中心，用于对第v个视图的shapelet子集的初始化，最终获得初始化后的多个视图的shapelet；Lv＝L×g×v，L表示时间序列shapelet的长度，g表示长度变化比；步骤三、对预训练好的多视图shapelet原型网络进行元训练得到最终的多视图shapelet原型网络和元校正模块。

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郑州轻工业大学，其通讯地址为：450001 河南省郑州市高新区科学大道136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”。