[发明专利]一种基于深度学习的低温传感器的高精度温度预测方法在审
| 申请号： | 202210104020.8 | 申请日： | 2022-01-28 |
| 公开（公告）号： | CN114444662A | 公开（公告）日： | 2022-05-06 |
| 发明（设计）人： | 刘景全;刘辉东;林祖德;龚勋;尤敏敏;李艳杰 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;G06N5/04;G01K15/00 |
| 代理公司： | 上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31317 | 代理人： | 徐红银;禹雪平 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的低温传感器的高精度温度预测方法，该方法包括：获取低温传感器的温度与电阻对应关系的数据集；利用切比雪夫多项式和归一化法对所述数据集进行预处理，得到处理后数据集；构建深度学习模型，调节超参数后，将所述处理后数据集分段形成低温区和高温区，所述低温区与所述高温区有重叠区间，并对所述处理后数据集进行训练；根据训练结果预测温度值。本发明通过深度学习方法与切比雪夫多项式结合，能够提高低温传感器的温度预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 低温 传感器 高精度 温度 预测 方法 | ||
【主权项】：
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