[发明专利]一种基于FCN神经网络的结构健康监测传感器异常分类的方法在审
| 申请号： | 202210564619.X | 申请日： | 2022-05-23 |
| 公开（公告）号： | CN115099303A | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 万春风;葛恩生;蒋华琛;丁幼亮 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 周科技 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于全卷积神经网络(FCN)的结构健康监测传感器异常分类识别的方法。通过传感网络获取传感器原始的监测数据集并划分为训练集和测试集，通过Tsfresh提取原始数据特征，搭建FCN神经网络用于异常数据分类识别。本方法首先对原始数据进行预处理然后采用Tsfresh提取训练数据集和测试数据集的特征数据，继而对其做可视化处理并进行标记异常分类。本方法的训练和测试集用于网络训练和验证方法的准确性。本方法是基于有监督的深度学习网络，包括卷积层、池化层和分类层。将人为标记的异常分类与FCN神经网络的测试集数据的预测输出进行对比判断FCN网络的优良性，最终将训练准确率好的模型保存即可用于预测数据并完成分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 fcn 神经网络 结构 健康 监测 传感器 异常 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于东南大学，未经东南大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202210564619.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
