[发明专利]一种基于卷积神经网络的故障检测与诊断方法在审
| 申请号： | 202010047079.9 | 申请日： | 2020-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN111242225A | 公开（公告）日： | 2020-06-05 |
| 发明（设计）人： | 朱晓荣;池德盛;卞浩卜;赵凌宇 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06Q10/06;G06Q50/30;H04L12/24 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 陈国强 |
| 地址： | 210003 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种适用于异构无线网络的基于卷积神经网络的故障检测与诊断方法。本发明利用基于卷积神经网络的诊断模型，以提高故障诊断准确率为目标，使用ReliefF和互信息方法，选取合适的特征参数输入诊断模型中做故障分类；筛选出有用的网络参数，选择最佳特征组合作为故障检测阶段的输入参数，进一步判断网络中是否存在故障小区；最后利用卷积神经网络诊断模型定位故障的根本原因；本发明可以在故障检测阶段选择最佳的特征组合作为输入参数，降低特征维度，从而提升计算效率和节约网络计算资源。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 故障 检测 诊断 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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