[发明专利]一种基于多尺度抽样的机电设备状态数据补全与预测方法有效
| 申请号： | 202010587623.9 | 申请日： | 2020-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN111738420B | 公开（公告）日： | 2023-06-06 |
| 发明（设计）人： | 莫毓昌 | 申请（专利权）人： | 莫毓昌 |
| 主分类号： | G06N3/0475 | 分类号： | G06N3/0475;G06N3/094 |
| 代理公司： | 泉州市众创致远专利代理事务所(特殊普通合伙) 35241 | 代理人： | 汪彩凤 |
| 地址： | 321000 浙江省金华市婺*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多尺度抽样的机电设备状态数据补全与预测方法，涉及数据处理技术领域。该基于多尺度抽样的机电设备状态数据补全与预测方法，包括如下步骤：S1、采用智能传感器采集获取机电设备工作过程中的工况数据，构造工况数据集D。该基于多尺度抽样的机电设备状态数据补全与预测方法，采用多尺度抽样的思想，从数据集中提取多个时间序列，从而从不同时间尺度进行特征学习，通过表决打分的策略，提升预测精度和稳定性，同时采用生成式对抗网络，对数据集进行样本补全，改进了生成式对抗网络损失函数，提升训练的稳定性和效率，并且基于表决打分的策略，对补全样本进行选择，剔除低质量生成样本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 抽样 机电设备 状态 数据 预测 方法 | ||
【主权项】：
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