[发明专利]基于分散式深度学习的机械信号健康状态分类方法及系统有效
| 申请号： | 202010230791.2 | 申请日： | 2020-03-27 |
| 公开（公告）号： | CN113449569B | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 鲁其东;李莹莹;秦志亮;刘晓炜;谢耘 | 申请（专利权）人： | 威海北洋电气集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/24 | 分类号： | G06F18/24;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/08 |
| 代理公司： | 威海科星专利事务所 37202 | 代理人： | 初姣姣 |
| 地址： | 264200 山东省威海*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及数据处理技术领域，具体的说是一种能够有效提高数据分类准确率的基于分散式深度学习的机械信号健康状态分类方法及系统，包括模型搭建与训练阶段和模型应用阶段，其特征在于所述模型搭建与训练阶段包括：将待处理的机械信号送入CNN浅分析模块进行训练，搭建并训练多级CNN信号深入分析模块，将CNN浅分析模块的全连接层的前一层训练结果作为1级CNN信号深入分析模块的输入，依次将前一级CNN信号深入分析模块的全连接层前一层的训练结果作为后一级CNN信号深入分析模块的输入，给定相同的标签，引导训练，训练概括分析单元；与现有技术相比，具有准确率高、运算速度快等显著的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分散 深度 学习 机械 信号 健康 状态 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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