-
公开(公告)号：CN118332342A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410749143.6
申请日：2024-06-12
Applicant: 杭州昊清科技有限公司 , 中国计量大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/15 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06N5/022 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种工业流程数据增广与生成方法，采集工业流程中的原始数据，原始数据包括过程数据、历史数据、经验知识和机理知识；提取历史数据、经验知识和机理知识的特征后，基于上下文注意力机制进行知识的交叉融合，得到上下文注意力数据；对过程数据进行时序处理，对得到的时序数据经编码后，与上下文注意力数据一同进行解码，得到增广数据；对于缺失的工业流程数据，将其上下游工序的数据融合后进行条件扩散，得到生成的当前工序数据，将生成的当前工序数据与上下游工序的机理条件进行条件扩散，得到生成的上下游工序数据，基于原始的和生成的上下游工序数据相似度，判断所生成的当前工序数据的有效性。
-
公开(公告)号：CN116910673A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310742641.3
申请日：2023-06-21
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F18/2433 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/094 , B64F5/60
Abstract: 本发明属于时间序列异常检测领域，公开了一种基于生成对抗网络和自编码器的飞机刹车系统异常检测方法。其具体步骤包括：（1）准备飞机刹车系统异常检测模型的训练数据集与测试数据集（2）将飞机刹车系统训练数据集中的正常数据输入生成对抗网络中，通过训练得到能够区分飞机刹车系统中正常数据和异常数据的鉴别器（3）将飞机刹车系统训练数据集中的正常数据、异常数据以及未标记的数据输入自编码器框架中，进一步训练编码器与解码器（4）利用基于生成对抗网络和自编码器的飞机刹车系统异常检测模型对相关数据进行异常检测，根据异常分数判断是否出现异常。
-
公开(公告)号：CN118332342B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410749143.6
申请日：2024-06-12
Applicant: 杭州昊清科技有限公司 , 中国计量大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/15 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06N5/022 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种工业流程数据增广与生成方法，采集工业流程中的原始数据，原始数据包括过程数据、历史数据、经验知识和机理知识；提取历史数据、经验知识和机理知识的特征后，基于上下文注意力机制进行知识的交叉融合，得到上下文注意力数据；对过程数据进行时序处理，对得到的时序数据经编码后，与上下文注意力数据一同进行解码，得到增广数据；对于缺失的工业流程数据，将其上下游工序的数据融合后进行条件扩散，得到生成的当前工序数据，将生成的当前工序数据与上下游工序的机理条件进行条件扩散，得到生成的上下游工序数据，基于原始的和生成的上下游工序数据相似度，判断所生成的当前工序数据的有效性。
-
-
Search Results
3
records
(took 0.018 seconds)
