2026年07月24日
2026年08月07日
2026年08月11日
2026年08月25日
西交利物浦大学拟对智能工程学院 杨瑞团队 在研期间所获三项专利技术进行 普通许可，现进行许可前公示，公示信息如下：
专利1： 名称：脑电信号分类模型训练方法、脑电信号分类方法及装置 专利号：202310277262.1 发明人：陈致格、黄梦婕、杨瑞 简介：本发明公开了脑电信号分类模型训练方法、脑电信号分类方法及装置。该方法包括：获取原始源域脑电信号以及原始目标域脑电信号，并输入电极卷积层，得到源域目标域电极区域特征，确定第一训练过程；将特征输入电极区域卷积层，得到源域目标域左右脑区特征，确定第二训练过程；将特征输入至左右脑区卷积层，得到源域目标域整体脑区特征，确定第三训练过程；根据第一训练过程、第二训练过程和第三训练过程中的至少一种，对模型进行训练。通过运行本发明实施例所提供的技术方案，采用渐进方式提取各电极及不同大脑区域的特征，获取更深层的空间特征，丰富获取特征的信息量，提高模型训练的有效性，并且显著降低了模型的参数量，提高模型使用效率。 拟许可价格：许可产品净利润额的25% 拟被许可单位：脑屿（苏州）科技有限公司 定价方式：协议定价
专利2： 名称：一种轴承故障的分类方法、装置、设备及存储介质 专利号：202210197969.7 发明人：薛义豪、杨瑞 简介：本发明公开了一种轴承故障的分类方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：根据轴承故障状态下的振动信号，确定轴承图像数据；通过残差块对所述轴承图像数据进行处理得到轴承深度特征；所述残差块通过因果空洞卷积层构建；通过基础特征提取单元，从所述轴承图像数据提取轴承基础特征；对所述轴承深度特征和轴承基础特征进行融合，并根据融合结果确定轴承故障类型。本发明实施例可以简化迭代学习的目标和难度，有效提高模型的分类能力。 拟许可价格：许可产品净利润额的25% 拟被许可单位：苏州智灵宸智能科技有限公司 定价方式：协议定价
专利3： 名称：基于改进迁移学习的旋转机械轴承的早期故障诊断方法 专利号：202110153282.9 发明人：杨政霓、杨瑞 简介：本申请涉及一种基于改进迁移学习的旋转机械轴承的早期故障诊断方法，属于计算机技术领域，该方法包括：对有标签数据集和待诊断数据集进行数据对齐后进行特征提取；对对齐后的有标签数据集对应的特征值向量矩阵进行聚类；对每种故障类型的标签对应的特征值向量矩阵和对齐后的待诊断数据集对应的特征值向量矩阵进行特征值向量对齐；对于第二对齐后的特征值向量中的每个待诊断的特征值向量，从第一对齐后的特征值向量矩阵中确定n个最接近的特征值向量；按照n个特征值向量所属的故障类型的标签，确定待诊断的特征值向量对应的故障类型的标签；采用无监督的方式实现目标域无标签早期旋转机械轴承故障数据的分类，并提高分类准确率。 拟许可价格：许可产品净利润额的25% 拟被许可单位：见实科技（苏州）有限公司 定价方式：协议定价
公示期限：自 2026 年 8 月 17 日至 2026 年 8 月 31 日止
公示期内对公示内容有异议的，以书面形式向西交利物浦大学科研生产力与创新办公室提出，需写出具体、真实的情况，以实名提出异议。科研生产力与创新办公室自接到异议之日起10个工作日内重新调查核实。
联系人：李思贤 联系电话：0512-81888706 联系邮箱：Sixian.li@xjtlu.edu.cn
西交利物浦大学科研生产力与创新办公室 2026 年 8 月 17 日
西交利物浦大学拟对智能工程学院 杨瑞团队 在研期间所获三项专利技术进行 普通许可，现进行许可前公示，公示信息如下：
专利1：
名称：脑电信号分类模型训练方法、脑电信号分类方法及装置
专利号：202310277262.1
发明人：陈致格、黄梦婕、杨瑞
简介：本发明公开了脑电信号分类模型训练方法、脑电信号分类方法及装置。该方法包括：获取原始源域脑电信号以及原始目标域脑电信号，并输入电极卷积层，得到源域目标域电极区域特征，确定第一训练过程；将特征输入电极区域卷积层，得到源域目标域左右脑区特征，确定第二训练过程；将特征输入至左右脑区卷积层，得到源域目标域整体脑区特征，确定第三训练过程；根据第一训练过程、第二训练过程和第三训练过程中的至少一种，对模型进行训练。通过运行本发明实施例所提供的技术方案，采用渐进方式提取各电极及不同大脑区域的特征，获取更深层的空间特征，丰富获取特征的信息量，提高模型训练的有效性，并且显著降低了模型的参数量，提高模型使用效率。
拟许可价格：许可产品净利润额的25%
拟被许可单位：脑屿（苏州）科技有限公司
定价方式：协议定价
专利2：
名称：一种轴承故障的分类方法、装置、设备及存储介质
专利号：202210197969.7
发明人：薛义豪、杨瑞
简介：本发明公开了一种轴承故障的分类方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：根据轴承故障状态下的振动信号，确定轴承图像数据；通过残差块对所述轴承图像数据进行处理得到轴承深度特征；所述残差块通过因果空洞卷积层构建；通过基础特征提取单元，从所述轴承图像数据提取轴承基础特征；对所述轴承深度特征和轴承基础特征进行融合，并根据融合结果确定轴承故障类型。本发明实施例可以简化迭代学习的目标和难度，有效提高模型的分类能力。
拟许可价格：许可产品净利润额的25%
拟被许可单位：苏州智灵宸智能科技有限公司
定价方式：协议定价
专利3：
名称：基于改进迁移学习的旋转机械轴承的早期故障诊断方法
专利号：202110153282.9
发明人：杨政霓、杨瑞
简介：本申请涉及一种基于改进迁移学习的旋转机械轴承的早期故障诊断方法，属于计算机技术领域，该方法包括：对有标签数据集和待诊断数据集进行数据对齐后进行特征提取；对对齐后的有标签数据集对应的特征值向量矩阵进行聚类；对每种故障类型的标签对应的特征值向量矩阵和对齐后的待诊断数据集对应的特征值向量矩阵进行特征值向量对齐；对于第二对齐后的特征值向量中的每个待诊断的特征值向量，从第一对齐后的特征值向量矩阵中确定n个最接近的特征值向量；按照n个特征值向量所属的故障类型的标签，确定待诊断的特征值向量对应的故障类型的标签；采用无监督的方式实现目标域无标签早期旋转机械轴承故障数据的分类，并提高分类准确率。
拟许可价格：许可产品净利润额的25%
拟被许可单位：见实科技（苏州）有限公司
定价方式：协议定价
公示期限：自 2026 年 8 月 17 日至 2026 年 8 月 31 日止
公示期内对公示内容有异议的，以书面形式向西交利物浦大学科研生产力与创新办公室提出，需写出具体、真实的情况，以实名提出异议。科研生产力与创新办公室自接到异议之日起10个工作日内重新调查核实。
联系人：李思贤
联系电话：0512-81888706
联系邮箱：Sixian.li@xjtlu.edu.cn
西交利物浦大学科研生产力与创新办公室
2026 年 8 月 17 日