[发明专利]一种基于深度神经网络的人工特征与卷积特征融合的特征提取方法在审
| 申请号： | 202110824292.0 | 申请日： | 2021-07-21 |
| 公开（公告）号： | CN113536683A | 公开（公告）日： | 2021-10-22 |
| 发明（设计）人： | 马剑;邹新宇;周安;马翔;张统;陶来发;吕琛 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京元本知识产权代理事务所(普通合伙) 11308 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 提供一种基于深度神经网络的人工特征与卷积特征融合的特征提取方法，所述方法包括：获取电动液压舵机的故障预测数据；对所述故障数据进行综合预处理，以得到训练数据集和测试数据集；将所述训练数据集分别送入卷积神经网络一次自编码器和基于专家知识的人工时域特征提取模块；在所述卷积神经网络一次自编码器中进行基于卷积神经网络的特征提取，获得卷积特征集；在所述人工时域特征提取模块进行基于专家知识的时域特征提取，获得人工时域特征集；对所述卷积特征集和所述人工时域特征集进行特征拼接，得到融合特征；将所述融合特征送入二次自编码器和解码器，进行基于堆叠自编码器的深度特征融合。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 人工 特征 卷积 融合 提取 方法 | ||
【主权项】：
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