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摘 要:本公开提出了一种化工过程故障识别方法及系统,采用应用于标签昂贵的化工故障识别领域,采用动态主动安全半监督支持向量机模型(简称为PCA‑DAS4VM模型)识别化工过程运行状态,将主成分分析方法与动态主动安全半监督支持向量机结合,弥补了传统监督学习对于标签数据数量的要求,提高了半监督学习的识别精度。采用主成分分析方能够消除化工过程噪声和冗余数据,结合历史信息和未来信息进行异常工况故障识别,有效地选择和标记高熵值的无标记数据,充分利用无标签数据提升识别模型性能,实现了高效和完整的进行化工过程故障识别工作,识别准确度更高,识别速度更快有益于推动化工安全的发展。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910844132.5 | 专利名称: | 一种化工过程故障识别方法及系统 |
申请日: | 2019-09-06 | 申请/专利权人 | 青岛科技大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 山东省青岛市市北区郑州路53号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G05B19/418搜分类 化学化工 过程搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 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 |