[发明专利]基于DCFM模型的设备故障预测方法在审
| 申请号： | 202110544470.4 | 申请日： | 2021-05-19 |
| 公开（公告）号： | CN113392578A | 公开（公告）日： | 2021-09-14 |
| 发明（设计）人： | 强保华;李龙戈;谢元;陈金龙;刘玲芝 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00;G06F111/08 |
| 代理公司： | 桂林文必达专利代理事务所(特殊普通合伙) 45134 | 代理人： | 白洪 |
| 地址： | 541004 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于DCFM模型的设备故障预测方法，所述方法通过搭建一种能够充分探索设备高低阶特征信息的DCFM模型结构，从而实现设备信息更深层次、更全面的提取，提高设备故障预测模型的分类效果，同时该模型对设备的特征进行自动叉乘，可以在一定程度上弥补传统机器学习方法依赖特征工程的劣势。另外，DCFM模型的FM模块基于隐向量可以实现对稀疏数据的二阶特征参数进行细腻学习；FM和CrossNetwork模块的学习效率均为线性级别复杂度，在一定程度上提高了模型的训练速度，有利于模型的快速构建，相比较其他复杂的机器学习以及深度学习模型，DCFM模型可以满足设备部件在线预测对时间响应及准确度方面的需求。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 dcfm 模型 设备 故障 预测 方法 | ||
【主权项】：
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