[发明专利]面向乙烯裂解炉管重管识别的嵌入式DCNN压缩方法有效
| 申请号： | 201910371736.2 | 申请日： | 2019-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN110097175B | 公开（公告）日： | 2020-04-17 |
| 发明（设计）人： | 崔得龙;彭志平;赵俊峰;邓锡海;邱金波;李启锐;何杰光 | 申请（专利权）人： | 广东石油化工学院 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京金智普华知识产权代理有限公司 11401 | 代理人： | 杨采良 |
| 地址： | 525000 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明属于裂解炉控制技术领域，公开了一种面向乙烯裂解炉管重管识别的嵌入式DCNN压缩方法，采集乙烯裂解炉管数据；选用距离数据与温度数据，对温度数据与距离数据进行分割、归一化处理，然后基于深度半非矩阵分解(Semi‑Non‑negative Matrix Factorization，Semi‑NMF)的乙烯裂解炉管特征提取；建立基于深度卷积神经网络的混合结构神经网络重管识别模型。本发明的乙烯裂解炉管温度检测装置及相应的检测方法，能应用于大型石化公司的乙烯裂解装置；基于深度非负矩阵分解的乙烯裂解炉管数据特征提取算法，提取的特征作为深度卷积神经网络的输入，实现了裂解炉管温度的准确判别；本发明的深度卷积神经网络压缩方法能面向边缘应用。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 乙烯 裂解 炉管 识别 嵌入式 dcnn 压缩 方法 | ||
【主权项】：
1.一种面向乙烯裂解炉管重管识别的嵌入式DCNN压缩方法，其特征在于，所述面向乙烯裂解炉管重管识别的嵌入式DCNN压缩方法具体包括：步骤一，采集乙烯裂解炉管数据；步骤二，选用距离数据与温度数据，对温度数据与距离数据进行分割、归一化处理，然后基于深度半非矩阵分解的乙烯裂解炉管特征提取；步骤三，建立基于深度卷积神经网络的混合结构神经网络重管识别模型。
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