[发明专利]基于小样本学习的工业报警泛滥根源诊断方法及存储介质有效
| 申请号： | 202111005272.7 | 申请日： | 2021-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN113722140B | 公开（公告）日： | 2023-08-04 |
| 发明（设计）人： | 胡文凯;杨光;张祥祥;曹卫华;吴敏 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（武汉） |
| 主分类号： | G06F11/07 | 分类号： | G06F11/07;G06F18/214;G06F18/2415;G06N3/0442;G06N3/047;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 万文广 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于小样本学习的工业报警泛滥根源诊断方法及存储介质，该方法包括离线训练过程和在线诊断过程，其中离线训练过程包括：对历史报警事件日志进行预处理，提取由显著故障引起的报警泛滥序列，进行文本编码，基于原型网络的小样本学习方法获得根源诊断模型以及每种根源的类表示，在线诊断过程包括：对待诊断的报警泛滥序列进行文本编码后，输入根源诊断模型，获取待诊断报警泛滥序列的空间表示向量，同时与每种根源问题的类表示进行相似性分析，输出故障类型。本发明通过考虑报警事件数据与故障根源的直接相关性，利用少量报警泛滥事件序列构建高精度的工业报警泛滥根源诊断模型，提高了工业报警泛滥根源诊断的实用性和有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 样本 学习 工业 报警 泛滥 根源 诊断 方法 存储 介质 | ||
【主权项】：
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