[发明专利]基于LSTM增强模型的电子设备故障预测方法在审
| 申请号： | 202010450281.6 | 申请日： | 2020-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN111695607A | 公开（公告）日： | 2020-09-22 |
| 发明（设计）人： | 王超;吴明慧 | 申请（专利权）人： | 北京信息科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 高倩 |
| 地址： | 100101 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明的基于LSTM增强模型的电子设备故障预测方法涉及对长短时神经网络进行记忆增强的方法，目的是为了克服对设备故障采用现有LSTM模型预测，精度会随着时序长度而逐渐下降的问题，方法具体如下：步骤一、采集电子设备运行过程中的监测数据，并对监测数据进行预处理；步骤二、搭建LSTM增强模型，将预处理后的监测数据输入到LSTM增强模型里进行训练，得到训练后的LSTM增强模型；步骤三、根据训练后的LSTM增强模型和一段时间内的监测数据，对电子设备故障进行预测。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 lstm 增强 模型 电子设备 故障 预测 方法 | ||
【主权项】：
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