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摘 要:本发明涉及基于注意力机制的多时间尺度卷积神经网络软测量方法,软测量技术领域。包括以下步骤:1、确定辅助变量并且进行数据处理,选取与难测参量相关的易测变量作为软测量模型的辅助变量并采集辅助变量与难测参量的时间序列;然后对采集到的时间序列进行异常值剔除;2、注意力机制及关注区域的选择,根据各辅助变量相对于难测参量的时延和有效时间尺度划分出关注区域;3、构建软测量模型的输入,将各辅助变量的时间序列构成矩阵,并结合注意力机制的关注区域确定软测量模型的输入;4、建立时序卷积神经网络软测量模型;5、训练时序卷积神经网络软测量模型;6、利用步骤5训练好的时序卷积神经网络模型对难测参量进行实时估计。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910667918.4 | 专利名称: | 基于注意力机制的多时间尺度卷积神经网络软测量方法 |
申请日: | 2019-07-23 | 申请/专利权人 | 燕山大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 河北省秦皇岛市海港区河北大街438号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F30/27搜分类 网络传输 注意力 卷积神经网络 注意力机制搜索 |
公开/公告日: | 2021-06-11 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN110378044B | 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 |