[发明专利]一种混合深度残差收缩网络与XGBoost算法的工业过程性能评估方法在审
| 申请号： | 202110987515.5 | 申请日： | 2021-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN113705661A | 公开（公告）日： | 2021-11-26 |
| 发明（设计）人： | 刘凯;柏建军;张日东 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 孙孟辉 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明属于自动化过程控制领域，公开了一种混合深度残差收缩网络与XGBoost算法的工业过程性能评估方法。本发明开发了一种新的混合XGBoost算法与DRSN的故障诊断方法。其中，DRSN中的残差学习能有效避免模型退化问题，软阈值操作能够有效降低噪声和冗余信息对特征学习的影响。此外，使用效果更好的Nadam优化算法来更新网络参数，而不是传统的Adam算法。在最后的分类阶段，采用XGBoost分类算法对提取到的特征信息进行故障识别和分类，而不是传统的softmax分类器。实验结果表明，XGBoost具有更好的分类性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 混合 深度 收缩 网络 xgboost 算法 工业 过程 性能 评估 方法 | ||
【主权项】：
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