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发明专利
已授权
工业过程的多尺度残差卷积与LSTM融合性能评估方法
📄 申请号:CN202110278058.2
📄 发布日:2026/07/07
著录项目信息
申请日
2021-03-15
公开号
CN113052218B
公开日
2025-02-11
申请人
杭州电子科技大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06V10_764
IPC 分类号
G06V10_764
,
G06V10_774
,
G06N3_0464
,
G06N3_0442
,
G06N3_084
,
技术画像
所属领域
深度学习
深度学习
工业过程建模
性能评估
应用场景
工业过程监控, 设备健康管理, 生产过程优化, 故障诊断, 智能制造
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摘要
本发明公开了工业过程的多尺度残差卷积与LSTM融合性能评估方法,包括如下步骤:步骤一、采集多类型故障的数据集,并对其进行数据预处理,在此基础上对故障类型进行编号打标签,设置对应的关系,之后对故障类型和标签划分相应的训练集和测试集;步骤二、构建多尺度残差卷积与LSTM网络故障诊断模型,包括残差模块、多尺度残差模块、LSTM模块以及分类模块;步骤三、利用训练集训练模型,以故障类型标签作为所述模型的输出,将输出标签与真实标签的交叉熵作为损失函数,利用优化器进行反向传播,更新整个模型的参数,优化损失函数;步骤四、将测试集输入训练好的模型中,进行故障识别,输出诊断结果。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
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