[发明专利]一种基于神经网络的模式识别系统及识别方法

权利要求书

1.一种基于神经网络的模式识别系统的识别方法，其特征在于，所述基于神经网络的模式识别系统的识别方法包括以下步骤：

步骤一，通过信号采集模块利用信号采集芯片采集故障信号数据；通过数据输入模块利用输入设备输入样本数据；

步骤二，主控模块通过神经网络模型构建模块利用神经网络构建程序构建神经网络模型；构建神经网络模型中，对多组原始数据进行随机相位加密得到训练数据；利用所述训练数据训练第i-1深度神经网络模型，得到第i深度神经网络模型，及所述训练数据输入所述第i深度神经网络模型后的第i输出结果，并将所述第i输出结果与所述训练数据对应的原始数据进行比对，得到第i比对结果，所述i的初始值为1，且第0深度神经网络模型为初始模型；当所述第i比对结果满足预设收敛条件时，确定所述第i深度神经网络模型为构建的深度神经网络模型；当所述第i比对结果不满足所述预设收敛条件时，令i＝i+1，返回执行所述利用所述训练数据训练第i-1深度神经网络模型步骤；

步骤三，通过神经元数据处理模块利用感知器判别函数程序对产品的信号特征进行模式判定处理；

步骤四，通过识别模块利用识别程序对判定的数据进行识别；识别中，对输入的训练数据进行特征提取，通过自适应核可能性模糊C均值聚类算法进行聚类分析后建立参考模型并保存至参考模型数据库；

对输入的测试数据进行相同特征提取后得到测试特征向量，将测试特征向量与所述参考模型数据库中各参考模型模式匹配，得到模式识别结果；

通过信息融合模块利用证据融合程序对信息进行融合；

步骤五，通过数据存储模块利用存储器存储采集的故障信号数据、输入样本数据；

步骤六，通过输出显示模块利用显示器显示输出的神经网络模式识别结果。

2.如权利要求1所述基于神经网络的模式识别系统的识别方法，其特征在于，利用所述训练数据训练第i-1深度神经网络模型，得到第i深度神经网络模型，及所述训练数据输入所述第i深度神经网络模型后的第i输出结果，并将所述第i输出结果与所述训练数据对应的原始数据进行比对，得到第i比对结果，所述i的初始值为1，且第0深度神经网络模型为初始模型，具体包括以下步骤：

A、将所述训练数据输入第i-1深度神经网络模型中，使所述训练数据在第一重塑层进行数组重塑，输出第一重塑数据，所述第i-1深度神经网络模型包括所述第一重塑层、三层隐藏层、输出层和第二重塑层；

B、所述第一重塑数据输入由若干神经元组成的三层所述隐藏层，并输入所述输出层输出处理数据，所述处理数据输入所述第二重塑层进行数组重塑，输出第二重塑数据，所述神经元的激活函数为线性整流函数，且所述隐藏层中的神经元个数与所述第一重塑数据的格式对应，所述第二重塑数据为所述训练数据输入所述第i-1深度神经网络模型后的第i-1输出结果，且所述第二重塑数据的格式与所述训练数据的格式相同；

C、基于均方差函数与随机梯度下降函数，对所述第二重塑数据与所述训练数据对应的原始数据进行比对，得到比对结果，利用所述比对结果优化更新所述第i-1深度神经网络模型，得到第i深度神经网络模型。

3.如权利要求1所述基于神经网络的模式识别系统的识别方法，其特征在于，当所述第i比对结果满足预设收敛条件时，确定所述第i深度神经网络模型为构建的深度神经网络模型后还包括以下步骤：

对多组原始数据进行随机相位加密得到测试数据；所述测试数据输入构建的所述深度神经网络模型，得到测试输出结果，并计算所述测试输出结果与所述测试数据对应的原始数据之间的相关度；

当所述相关度大于等于预设相关系数时，确定所述深度神经网络模型为正确的解密模型；

当所述相关度小于所述预设相关系数时，返回执行所述对多组原始数据进行随机相位加密得到训练数据步骤。