[发明专利]多标记故障深度学习的识别及其结果智能表达的方法有效
| 申请号： | 201810760970.X | 申请日： | 2018-07-11 |
| 公开（公告）号： | CN109143851B | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 张彩霞;王向东;胡绍林;王新东 | 申请（专利权）人： | 佛山科学技术学院 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 王国标 |
| 地址： | 528000 广东省佛山市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多标记故障深度学习的识别及其结果智能表达的方法，涉及智能制造过程控制领域，通过深度识别网络的建立与训练有效提高制造过程故障识别的时效性，通过提供多标记故障的深度学习有效提高制造过程多标记故障的确诊率，通过识别结果的智能表达从多方面展示制造过程的健康状态。 | ||
| 搜索关键词： | 标记 故障 深度 学习 识别 及其 结果 智能 表达 方法 | ||
【主权项】：
1.一种多标记故障深度学习的识别及其结果智能表达的方法，其特征在于，包括以下步骤：A、采集制造过程产生的数据，作为深度识别网络的输入数据；B、建立制造过程故障的深度识别网络，对深度识别网络进行训练；C、进行制造过程故障的多标记深度学习，建立多标记故障深度识别网络；D、采集制造过程中监测的数据，智能表达制造过程的故障识别结果。
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