[发明专利]基于深度神经网络的空调机参数回归优化方法有效
| 申请号： | 202111044715.3 | 申请日： | 2021-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN113780405B | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 杨旭 | 申请（专利权）人： | 科希曼电器有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/241 | 分类号： | G06F18/241;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 合肥洪雷知识产权代理事务所(普通合伙) 34164 | 代理人： | 郎海云 |
| 地址： | 230000 安徽省合肥*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的空调机参数回归优化方法，涉及空调生产技术领域。本发明包括数据采集：通过采集铂电阻、温度传感器和主控板获得各种的样本数据；数据预处理：对采集的数据预处理获取训练样本数据；特征选择：引入专家知识和实践经验将监测数据抽取出来作为神经网络的输入；模型训练：选择ResNet‑152作为骨干网络，用二叉决策模型对骨干网络提取的特征进行回归预测；实时数据分析：输入建立好的模型，得到一组高维的抽象特征，并将这组抽象特征做为回归树的输入，回归树的输出数据分析结果。本发明通过加快了空调机的测试速度，采用自学习的神经网络针对空调数据进行实时调参，可以加快机器的研发速度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 空调机 参数 回归 优化 方法 | ||
【主权项】：
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