发明专利已授权

一种基于迁移学习的多维力传感器解耦方法

📄 申请号：CN202410664528.2 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2024-05-27

公开号

CN118565684A

公开日

2024-08-30

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G01L5_16

IPC 分类号

G01L5_16 , G06N3_096 ,

技术画像

所属领域

多维力传感器多维力传感器迁移学习传感器信号处理

应用场景

工业机器人, 智能制造, 人机交互, 精密装配, 航空航天

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摘要

本发明属于传感器技术领域，具体涉及一种基于迁移学习的多维力传感器解耦方法。本发明包括：通过静态标定构建标定数据集；通过数值分析和模拟方法构建预训练数据集；以预训练数据集为源数据集，利用基于迁移学习机制的神经网络进行预训练，得到预训练模型及所有的网络参数；固定浅层的网络参数，使用标定数据集为目标数据集微调最后若干层网络层，获得最后若干层网络层的新的网络参数，得到多维力传感器解耦模型；利用多维力传感器解耦模型对多维力传感器采集的数据进行解耦处理。本发明加速了神经网络的训练速度，避免神经网络在学习中陷入局部最优，使解耦模型具有良好的收敛性和鲁棒性，同时减少对标定数据的依赖，降低传感器的标定成本。

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

山豆根素作为抑制甲状腺未分化癌细胞自噬诱导剂的应用

当前第 / 件

基于维度最优转换的权值共享深度网络的实时调度方法

同领域国内专利 · IPC: (G01L5_16)

G01L5_00 G01L5_04 G01L5_06 G01L5_10 G01L5_14 G01L5_16 G01L5_161 G01L5_162 G01L5_1627 G01L5_165 G01L5_167 G01L5_169 G01L5_18 G01L5_22 G01L5_24 覆盖15个领域

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