[发明专利]车轮多边形磨损波形回归预测AI模型训练使用方法及设备有效
| 申请号： | 202111001943.2 | 申请日： | 2021-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN113947130B | 公开（公告）日： | 2022-06-14 |
| 发明（设计）人： | 陶功权;谢清林;邓磊鑫;温泽峰 | 申请（专利权）人： | 西南交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G01M17/013;G01M7/02 |
| 代理公司： | 成都擎智秉业专利代理事务所(普通合伙) 51227 | 代理人： | 王睿 |
| 地址： | 610031 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本申请提供了车轮多边形磨损波形回归预测AI模型的训练方法、使用方法、计算机设备以及计算机可读存储介质。训练方法包括：获得被测车轮运行过程中的振动检测数据；从所述振动检测数据中提取数据而获取样本，所述样本以被测车轮运行于一个设定长度L的位移为单位并包含该单位对应的振动强度特征向量和被测车轮多边形磨损状况标签，所述设定长度L≥被测车轮的周长，所述振动强度特征向量被要求具有设定维数N，所述样本的多边形磨损状况标签是根据该样本对应的一个设定长度L的位移的中心点处所对应接触的被测车轮上的位置点的实测多边形磨损值确定；使用所述样本对预设神经网络进行迭代训练，直至所述预设神经网络的训练达到设定阈值。 | ||
| 搜索关键词： | 车轮 多边形 磨损 波形 回归 预测 ai 模型 训练 使用方法 设备 | ||
【主权项】：
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