[发明专利]一种基于卷积神经网络的柴油机性能预测方法在审
| 申请号： | 202010529178.0 | 申请日： | 2020-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN113804446A | 公开（公告）日： | 2021-12-17 |
| 发明（设计）人： | 刘钊;李山岭;张亢;蔡哲敏 | 申请（专利权）人： | 卓品智能科技无锡有限公司 |
| 主分类号： | G01M15/05 | 分类号： | G01M15/05;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 无锡智麦知识产权代理事务所(普通合伙) 32492 | 代理人： | 王普慧 |
| 地址： | 214000 江苏省无锡市新*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于卷积神经网络的柴油机性能预测方法，包括有以下工序：步骤S1：为卷积神经网络提供60组实验数据，其中40组作为训练样本，20组作为测验样本；步骤S2：输入层先将输入信号需要将输入信号归一化处理；步骤S3：卷积层包含32个神经元，每个神经元包含一个卷积核，卷积核长度选定为3，应小于向量长度，步长为1；步骤S4：池化层采用的池化方式为平均池化；步骤S5：全连接层，该层存在的神经元个数和输出相等为6个；步骤S6：损失函数，选择均方误差函数MSE作为损失函数。本发明利用机器学习预测柴油机性能，成本相比于数值仿真模型低，卷积神经网络相比于神经网络可以增加的层数更多，共享卷积核使得需要训练的参数更少。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 柴油机 性能 预测 方法 | ||
【主权项】：
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