[发明专利]一种基于深度卷积网络特征融合的化工过程性能评测方法在审
| 申请号： | 202010877983.2 | 申请日： | 2020-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN112001123A | 公开（公告）日： | 2020-11-27 |
| 发明（设计）人： | 王楠;张日东 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 周希良 |
| 地址： | 310018 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度卷积网络特征融合的化工过程性能评测方法。本发明在DCNN网络中加入批归一化层构建归一化DCNN，来加速神经网络的收敛以及避免梯度消失问题，然后采用双线性卷积网络（BCNN）原理进行特征融合，最终进行故障诊断。本发明加快了网络的收敛速度，也避免了梯度消失等问题；融合的两路特征来自于同一个卷积网络，使得模型参数相对于BCNN网络减少了一半，加快了训练的速度，同时特征融合的效果也达到了，得到了更加高效精确的故障特征。本发明在不增加模型复杂度的同时，尽最大可能提取精确详细的特征，以提高故障诊断的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 网络 特征 融合 化工 过程 性能 评测 方法 | ||
【主权项】：
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