[发明专利]一种基于卷积神经网络的大型高速回转装备面型分类方法有效
| 申请号： | 201911367243.8 | 申请日： | 2019-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN111178425B | 公开（公告）日： | 2022-11-29 |
| 发明（设计）人： | 谭久彬;刘永猛;孙传智;王晓明;李成钿 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 刘景祥 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于卷积神经网络的大型高速回转装备面型分类方法，所述分类方法包括以下步骤：采集调心调倾后大型高速回转装备轴向测量面的跳动量数据，对所述跳动量数据进行高斯滤波，进行人工标注；将滤波后的数据归一化到0‑255像素值内，并转化为矩阵结构形式，将结构形式数据转换为灰度图；将数据集按照合适的比例分为训练集和测试集；搭建卷积神经网络；根据所述训练集分类效果对卷积神经网络超参数进行训练，并利用训练完毕的卷积神经网络对测试集装备面型进行分类。本发明通过学习数据的深层特征进行分类，分类准确性高，客观性更强。且该方法分类速度快，可提高多级装备装配效率，具有良好的推广应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 大型 高速 回转 装备 分类 方法 | ||
【主权项】：
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