公开(公告)号：CN118690310A

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202411166708.4

申请日：2024-08-23

申请人： 高速铁路建造技术国家工程研究中心 ,  中国中铁股份有限公司

发明人： 谈遂 ,  谷昊 ,  廖志芳 ,  余志武 ,  伍军 ,  桂宁 ,  兰鹏 ,  毛建锋 ,  徐磊

IPC分类号： G06F18/2433 ,  G06N3/042 ,  G06N5/04 ,  G06F17/18 ,  G06F18/15 ,  G06F18/2113 ,  G06F18/213 ,  G06F18/22

摘要： 本申请涉及数据处理技术领域，提供了一种多模态桥梁数据上传方法、装置、设备及介质。该方法包括：计算数据序列与每个其他数据序列之间的碰撞概率，根据所有碰撞概率从所有其他数据序列中确定出数据序列的多个碰撞序列，将数据序列与所有碰撞序列的均值作为一初始数据序列；计算每个初始数据序列的哈希值；筛选出多个缺失序列并根据哈希值对缺失序列进行补全，得到完整序列；利用完整序列和对应的哈希值预测完整序列的异常等级，并利用其他初始数据序列和对应的哈希值预测其他初始数据序列的异常等级；根据所有模态、所有异常等级将所有完整序列和所有其他初始数据序列上传到目标设备。本申请方法能够提高多模态桥梁数据上传的合理性。

公开(公告)号：CN118656752A

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN202410786242.1

申请日：2024-06-18

申请人： 高速铁路建造技术国家工程研究中心 ,  中南大学

发明人： 谈遂 ,  余志武 ,  李坤 ,  屠嘉杨 ,  伍军 ,  毛建锋 ,  桂宁 ,  廖志芳 ,  徐磊

IPC分类号： G06F18/2433 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/23213 ,  G06F123/02

摘要： 本发明实施例中提供了一种用于桥梁时序异常分类的深度聚类方法，属于数据处理技术领域，具体包括：步骤1，获取多个传感器采集的桥梁的样本时序数据并进行预处理；步骤2，基于卷积神经网络和长短期记忆神经网络构建自编码模块；步骤3，将预处理后的样本时序数据输入编码器进行二阶段自编码训练；步骤4，提取特征信息和k l散度损失函数训练聚类器；步骤5，联合二阶段自编码训练的损失函数和k l散度损失函数得到融合损失函数，并据此再次训练编码器，并将训练好的编码器和训练好的聚类器形成分类模型；步骤6，采集目标桥梁上多个传感器对应的目标时序数据输入分类模型，得到分类结果。通过本发明的方案，提高了分类精准度和适应性。