[发明专利]一种基于正交自编码神经网络的工业过程监测方法在审
| 申请号： | 202310361147.2 | 申请日： | 2023-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN116383587A | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 张乐;俞海珍;童楚东 | 申请（专利权）人： | 宁波大学 |
| 主分类号： | G06F17/16 | 分类号： | G06F17/16;G06N3/0475;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 315211 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于正交自编码神经网络的工业过程监测方法，可在自编码神经网络的训练过程中，在保证解码误差最小化的同时将编码特征的正交性统计条件考虑进来，从而构建一个正交自编码神经网络对工业过程实施过程监测。本发明方法巧妙的将正交性目标和重构目标融合进一个由正交编码网络和解码重构网络组成的正交自编码神经网络中，通过依次训练正交编码网络和解码重构网络实现了提取正交特征和生成重构误差的目的，从而可通过监测正交特征和重构误差的变化情况来反映工业过程运行是否正常。与传统方法相比，本发明方法不仅可以如多变量统计过程监测方法一样分析提取出非线性的正交特征成分，也可以像自编码器那样生成重构误差。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 正交 编码 神经网络 工业 过程 监测 方法 | ||
【主权项】：
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