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摘 要:本发明提供了一种基于自调优深度学习的机械故障预测方法,方法包括:构建基于CNN的故障诊断模型;利用所述故障诊断模型构建强化学习模型;训练所述强化学习模型,并利用所述强化学习模型自适应调节所述故障诊断模型的学习率;利用自适应调节学习率的所述故障诊断模型进行故障诊断。本发明的有益效果是:构建了一个卷积神经网络强化学习混合模型,该模型根据基于CNN的故障诊断模型的实时状态,实现对学习率的自动调节,进而提高该故障诊断模型的学习效率和学习效果,提高故障诊断性能。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010437200.9 | 专利名称: | 一种基于自调优深度学习的机械故障预测方法 |
申请日: | 2020-05-21 | 申请/专利权人 | 中国地质大学(武汉),华中科技大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F18/2415搜分类 机械 机械制造搜索 |
公开/公告日: | 2023-06-27 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111625992B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |