天眼查App显示，2025年5月16日，「一种用于多源振动识别的深度学习方法」正式进入专利公布阶段。申请人为国机集团科学技术研究院有限公司，该项人工智能专利涉及多源振动数据的高效识别与分类。据专利信息显示，测试准确率一般在95％以上，达到目标准确率，显著优化了振动数据处理效率。发明人为黄伟、徐建。

专利摘要公开了一种用于多源振动识别的深度学习方法，包括：步骤一，测试并收集原始振动数据集；步骤二，数据分割，即将采集到的原始振动数据按照设置的样本长度进行随机分割；步骤三，对数据进行连续小波变换，将一维振动数据转换为二维图像；步骤四，将数据集进行划分；步骤五，搭建ResNet深度学习模型；步骤六，对ResNet模型进行训练，并根据训练结果进行参数优化；步骤七，将测试集导入训练好的模型，进行测试以获得分类结果和测试准确率；步骤八，将准备好的待识别多源振动数据导入训练好的模型进行识别，包括连续小波变换的应用以及二维图像的识别与向一维数据转换的逆过程。

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