公开(公告)号：CN118260604A

公开(公告)日：2024-06-28

申请号：CN202410288843.X

申请日：2024-03-14

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 姚烨 ,  朱怡安 ,  李联 ,  陈文定 ,  钟冬 ,  段俊华 ,  海铎

IPC: G06F18/22 ,  G06F18/213 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/20

Abstract: 本发明涉及一种基于受限玻尔兹曼机的重力波仪健康度计算方法，涉及气象设备健康度计算技术领域。采集重力波仪数据；将采集到的重力波仪数据输入受限玻尔兹曼机中训练受限玻尔兹曼机，利用受限玻尔兹曼机对重力波仪数据进行学习，学习其内在的数据特征，将其降维到低维特征下表示，消除重力波仪中的数据冗余，保留其内在的数据特征；在获得降维后的数据特征中，采用欧式距离对重力波仪健康度进行实时计算，即可得到重力波仪健康度。本发明通过受限玻尔兹曼机算法进行降维处理，可有效地从海量数据中提炼出关键属性特征，同时剔除冗余信息，以便准确判断重力波仪的健康状况。

公开(公告)号：CN118228144A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410288844.4

申请日：2024-03-14

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 姚烨 ,  朱怡安 ,  李联 ,  陈文定 ,  钟冬 ,  段俊华

IPC: G06F18/243 ,  G06F18/25 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N5/01 ,  G06N20/20 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制的AlexNet网络气象设备健康状态诊断方法，涉及气象设备健康度计算技术领域。包括：计算出气象设备不同健康状态下的健康度一维时间序列曲线，根据格拉马角场将气象设备不同健康状态下的健康度一维时间序列曲线转换为对应的二维健康状态图像，即为格拉马角和场图像和格拉马角差场图像；将格拉马角和场图像和格拉马角差场图像同时并行送入基于挤压激励机制的AlexNet网络中进行气象设备健康状态图像识别，识别出当前健康状态所处的类别，两个并行的AlexNet网络将得到两个图像识别的结果；将两个识别结果集合后送入随机森林中进行集成学习最终获得一个最终的健康状态诊断结果。

公开(公告)号：CN118095554A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410288841.0

申请日：2024-03-14

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 姚烨 ,  朱怡安 ,  李联 ,  陈文定 ,  钟冬 ,  段俊华 ,  海铎

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/20 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于PSO算法的BiLSTM网络气象设备健康度预测方法，涉及气象设备健康度计算计算机应用技术领域。首先将重力波仪健康度历史数据输入到BiLSTM网络中，利用BiLSTM对过去一段时间内健康度前向数据和后向数据进行学习，同时，对于BiLSTM网络的参数的迭代调整采用PSO算法进行调整，基于适应度函数对粒子位置和速度进行更新，同时更新网络模型的参数。当网络达到收敛标准后代表网络已经训练完成，利用训练好的网络对健康度曲线进行拟合同时计算出未来时刻的健康度，对未来时刻重力波仪的运行状态进行预先评估，在一定程度上对重力波仪的健康度发生做到先知性判断和了解。