本发明提供一种核电站一回路部件松脱诊断系统信号特征识别的辅助学习方法，包括以下步骤：计算多个时间点的运行参数；将多个时间点的运行参数分别映射到高维向量空间；分别对多个时间点添加状态标签；在高维向量空间中对多个时间点进行分类；录入并计算新时间点的运行参数，并将新时间点的运行参数映射到高维向量空间；若新时间点与任何添加状态标签的时间点的向量空间距离小于设定阈值，则确定新时间点代表的是已知事件；若向量空间距离大于或等于设定阈值，则发出报警，提醒现场工程师检查新时间点的核电工作日志记录或对设备进行现场检查。本发明还提供了一种辅助学习系统。本发明方法和系统能够融合工程师的实际判断经验，优化报警参数。