[发明专利]一种基于神经网络透明化的能耗监测方法在审
| 申请号： | 201811523525.8 | 申请日： | 2018-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN109636185A | 公开（公告）日： | 2019-04-16 |
| 发明（设计）人： | 黄开林;李太福;段棠少;李开术;尹蝶;姚立忠;黄柏凯;许霞 | 申请（专利权）人： | 四川永能油气技术开发有限公司;重庆科技学院 |
| 主分类号： | G06Q10/06 | 分类号： | G06Q10/06;G06Q50/06;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆蕴博君晟知识产权代理事务所(普通合伙) 50223 | 代理人： | 郑勇 |
| 地址： | 610041 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于神经网络透明化的能耗监测方法，包括以下步骤，根据生产数据生成神经网络建立模型；生成神经网络释义图；获取连接权指标数据；依据接权指标数据对连接权进行显著性检验并删除在神经网络释义图中不显著的连接权。本发明结合神经网络释义图、连接权法和改进的随机化测验三种方法，为复杂工业过程神经网络模型的透明化提供了一种很好的途径，为企业生产数据的能耗分析提供有效的指导依据。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 释义图 透明化 能耗监测 指标数据 复杂工业过程 结合神经网络 企业生产数据 神经网络模型 显著性检验 建立模型 能耗分析 生产数据 随机化 测验 删除 改进 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络透明化的能耗监测方法，其特征在于，包括以下步骤，根据生产数据生成神经网络建立模型；生成神经网络释义图；获取连接权指标数据；依据接权指标数据对连接权进行显著性检验并删除在神经网络释义图中不显著的连接权。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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