[发明专利]一种基于深度卷积网络特征融合的化工过程性能评测方法

权利要求书

1.一种基于深度卷积网络特征融合的化工过程性能评测方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

步骤1、对实验采集得到的数据进行预处理

1.1、将原始数据标注好标签后随即打乱；

1.2、对数据进行规范化处理，将所有数据点缩放到相同的取值范围内；

1.3、按照一定的比例将数据集划分为训练集与测试集；

步骤2、将训练集输入归一化DCNN中进行特征提取；

2.1、在DCNN结构的每一层卷积层后加入一层BN层，构成归一化DCNN网络；

2.2、将训练集输入构建好的归一化DCNN网络中提取特征；

步骤3、构建特征融合层

3.1、根据BCNN的特征融合原理，构建特征融合层；

3.2、将步骤2中归一化DCNN所提取的特征，输入按照BCNN的特征融合层构建的双线性特征融合层，进行特征融合，以得到更加高效精确的特征；

步骤4、将融合后的特征输入全连接网络，进行接下来的特征融合与提取；

步骤5、由softmax进行结果输出，并进行反向传播，以调整整个网络模型的参数，优化模型，提高诊断精度；最终通过将测试集输入优化好的网络模型，以显示网络模型的诊断性能。