[发明专利]一种基于神经网络和集成学习融合的工业空调故障诊断方法在审
| 申请号： | 202110253452.0 | 申请日： | 2021-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN113033625A | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | 王涛;张卫山 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/20 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于神经网络和集成学习算法的工业空调故障诊断方法。该方法融合了多种机器学习算法，是具有高准确率的故障诊断模型。神经网络通过学习自动提取输出、输出数据间的“合理规则”，对工业空调实时接收的时序数据分析有重要的作用。因此设计了基于神经网络算法的异常检测模块。集成算法有明显的避免过拟合，提高泛化能力等的优点。因此设计了基于集成学习算法的故障诊断模块。将异常检测模型与故障诊断模型结合，并引入注意力机制，让检测到的异常辅助故障诊断形成比基础模型要更准确的增强模型。该发明能够针对工业空调数据进行准确的故障诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 集成 学习 融合 工业空调 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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