公开(公告)号：CN112784919A

公开(公告)日：2021-05-11

申请号：CN202110146422.X

申请日：2021-02-03

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 黎志豪 ,  余志文 ,  杨楷翔 ,  孟献兵 ,  陈俊龙

IPC: G06K9/62 ,  G06F16/215 ,  G06F16/27 ,  G06F16/28 ,  G06F16/182 ,  G06F16/35 ,  G06F40/289 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种面向智能制造多模态数据的分类方法，包括步骤：1)收集和清洗生产数据日志，获取多模态数据；2)对多模态数据按其数据组成形式进行划分，并进行相应的预处理；3)对预处理后的多模态数据进行特征提取与特征融合，对融合后的特征进行分类。本发明通过对多模态数据进行预处理，结合自编码器和嵌入处理方式提取数据表层特征和挖掘数据深层特征，基于在线学习的方式，利用全连接前馈深度神经网络对数据进行实时分类及结果展示，有效提高了多模态数据分类的准确率及提升了AUC指标。

公开(公告)号：CN112784919B

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202110146422.X

申请日：2021-02-03

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 黎志豪 ,  余志文 ,  杨楷翔 ,  孟献兵 ,  陈俊龙

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/25 ,  G06F18/15 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985 ,  G06F16/215 ,  G06F16/27 ,  G06F16/28 ,  G06F16/182 ,  G06F16/35 ,  G06F40/289

Abstract: 本发明公开了一种面向智能制造多模态数据的分类方法，包括步骤：1)收集和清洗生产数据日志，获取多模态数据；2)对多模态数据按其数据组成形式进行划分，并进行相应的预处理；3)对预处理后的多模态数据进行特征提取与特征融合，对融合后的特征进行分类。本发明通过对多模态数据进行预处理，结合自编码器和嵌入处理方式提取数据表层特征和挖掘数据深层特征，基于在线学习的方式，利用全连接前馈深度神经网络对数据进行实时分类及结果展示，有效提高了多模态数据分类的准确率及提升了AUC指标。