[发明专利]一种基于机器学习的传感器在线训练系统和方法在审
| 申请号： | 202011328753.7 | 申请日： | 2020-11-24 |
| 公开（公告）号： | CN112541569A | 公开（公告）日： | 2021-03-23 |
| 发明（设计）人： | 徐力;余水保;肖才斌;沈杰;陈思云 | 申请（专利权）人： | 常州罗盘星检测科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;H04L29/08 |
| 代理公司： | 北京华际知识产权代理有限公司 11676 | 代理人： | 黄永兰 |
| 地址： | 213164 江苏省常州市武进区常*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的传感器在线训练系统和方法，包括传感器、数据采集模块、人机交互设备、智能手机端应用、数据采集模块软件和云端服务器软件，数据采集模块分别从传感器和人机交互设备处获取原始数据和实际测量值，并通过网络上传到云端服务器，云端服务器提取属于同一个传感器的训练数据库中的所有数据进行模型训练，并将训练完成的新算法下载到数据采集模块，数据采集模块将新算法更新到传感器，本发明利用机器学习技术使得传感器算法在全生命周期中保持不断地改进，从而使传感器能最大限度的适应现场不同的工况，稳定可靠的完成各种复杂应用场景下的监测工作，达到了一个全局优化的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 传感器 在线 训练 系统 方法 | ||
【主权项】：
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