[发明专利]一种基于知识迁移的多任务卷积神经网络故障诊断方法在审
| 申请号： | 202110276577.5 | 申请日： | 2021-03-15 |
| 公开（公告）号： | CN115081468A | 公开（公告）日： | 2022-09-20 |
| 发明（设计）人： | 刘若楠;蒲宇胜;王煜;胡清华 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市三利专利商标代理有限公司 12107 | 代理人： | 张义 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于知识迁移的多任务卷积神经网络故障诊断方法，包括如下步骤：步骤1：数据预处理；步骤2：由粗到细的结构学习；步骤3：多任务由粗到细的知识迁移。本发明在大规模故障诊断方面显示出明显的优势。因为从粗粒度任务中获得的CNN参数的良好初始化可以有效避免较差的局部极小值。同时，有效的判别信息被保留并传递到细粒度任务中，以实现有效的故障识别，并且本申请所提出的PKT‑MCNN比扁平CNN收敛到更好的局部极小值，验证了渐进知识转移对CNN的学习有显著影响。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 知识 迁移 任务 卷积 神经网络 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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