[发明专利]一种基于分层神经网络分布式训练的故障预测方法在审
| 申请号： | 202210314534.6 | 申请日： | 2022-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN114781598A | 公开（公告）日： | 2022-07-22 |
| 发明（设计）人： | 李骏;沈寒池;田巳睿;马川;韦康;邵雨蒙 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06F11/07 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 薛云燕 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于分层神经网络分布式训练的故障预测方法，具体为：将卷积神经网络划分为不同的网络层，得到每层均可输出模型参数和模型训练精度的模型训练网络；使用分层的卷积神经网络和设备能够训练的最大网络层数，对输入数据进行特征提取，输入数据在每一层网络中均训练至收敛，得到的模型参数传至下一层网络进行训练，在完成规定训练的最大网络层数后，得到相应的故障检测模型；将卷积神经网络分为三个子层卷积神经网络，分别部署在设备端、边缘端和云端，每层均输出对输入数据是否含有故障的预测值，得到一个故障预测网络，对未含有故障标签和非故障标签的数据进行故障预测。本发明能够合理利用设备的计算资源以及存储空间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分层 神经网络 分布式 训练 故障 预测 方法 | ||
【主权项】：
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