[发明专利]一种基于深度迁移学习的变工况球磨机负荷软测量方法在审
| 申请号： | 202110973901.9 | 申请日： | 2021-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN113807405A | 公开（公告）日： | 2021-12-17 |
| 发明（设计）人： | 黄鹏;郭佳明;桑杲;缪秋华;贾民平;许飞云;胡建中 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/06;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京德崇智捷知识产权代理有限公司 11467 | 代理人： | 季承 |
| 地址： | 210096 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度迁移学习的变工况球磨机负荷软测量方法，在变工况条件下，针对球磨机目标域工况中的带标签样本难以获取的情形，本发明基于深度迁移学习方法，提出一种联合判别性高阶矩对齐网络，实现对变工况下球磨机负荷的软测量。本发明通过联合训练源域和目标域以学习到不同域内不同类别间的判别性特征，同时将两个域通过深度网络学习到的特征进行高阶矩对齐，从而实现网络的迁移，其次，本发明基于深度迁移学习，构建了联合判别性高阶矩对齐网络，实现了对变工况下球磨机负荷的软测量，相比其他方法提高了球磨机负荷参数软测量的有效性和准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 迁移 学习 工况 球磨机 负荷 测量方法 | ||
【主权项】：
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