公开(公告)号：CN117493941A

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202311528562.9

申请日：2023-11-16

申请人： 北京建筑大学

发明人： 田乐 ,  王志浩 ,  王荟芸 ,  郭茂祖 ,  尹丹

IPC分类号： G06F18/24 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0985

摘要： 本发明提供了一种基于改进的麻雀搜索算法优化堆叠降噪自编码器的设备故障分类预测方法及系统，引入Fuch混沌映射初始化麻雀种群；引入正余弦算法对生产者的位置公式进行动态调整，来平衡全局拓展和局部优化这两个过程，使SSA在早期具有更强的全局开发能力，在后期具有更强的小范围搜索能力；在寻找最优解过程中，引入Levy飞行在短距离中进行局部搜索，并在长距离中进行全局搜索。本发明实施例利用改进的麻雀搜索算法对SDAE进行超参数选取。本发明实施例解决了以往SDAE寻找超参数效率低、泛化性能弱的问题，提高了分类任务的准确率，表现出较高的稳定性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN117591841A

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202311525292.6

申请日：2023-11-15

申请人： 北京建筑大学

发明人： 田乐 ,  王志浩 ,  常明煜 ,  郭茂祖 ,  尹丹

IPC分类号： G06F18/21 ,  G06F18/15 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/047 ,  G06Q10/20

摘要： 本发明提供了一种基于通道注意力机制的贝叶斯神经网络设备运行趋势预测方法及系统，该方法包括：获取电力变压器数据及临时设施传感器数据；将数据输入预处理层进行维度的变化操作，以将相邻数据的关系映射到高维空间；将预处理后的数据，输入添加了通道注意力机制的贝叶斯神经网络中进行特征提取；将提取得到的特征输入最后的预测层，通过一维卷积层对各个通道进行卷积操作，将特征传递给贝叶斯线性层得到最终预测输出。本发明实施例结合了神经网络的强大特性，如特征学习和复杂关系建模，以及贝叶斯思维的不确定性估计，提高了设备运行趋势预测的准确性及可靠性，对于设备管理和维护等领域具有广泛的应用前景。