[发明专利]增强的多尺度卷积神经网络软测量方法有效
| 申请号： | 202010994589.7 | 申请日： | 2020-09-21 |
| 公开（公告）号： | CN112215351B | 公开（公告）日： | 2022-05-03 |
| 发明（设计）人： | 葛志强;江肖禹 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G06F17/16;G06F16/903 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种增强的多尺度卷积神经网络软测量方法，该方法通过重构粗粒度特征进行数据增强，并应用卷积神经网络构建回归模型。将相邻时间段的过程变量数据进行拼接得到数据矩阵，作为样本的新输入替代原来的细粒度特征，解决过程变量采样不平衡以及样本的输入输出对应不准确问题；利用生成对抗网络对样本进行扩充，通过定量的生成样本来对原始数据集进行数据增强，解决过程数据局部缺失的问题；用一维卷积核和二维卷积核同时对粗粒度特征进行特征提取，考虑了变量的动态性和彼此之间的时间差，解决过程变量之间的时延问题；通过卷积和池化的交替操作将数据降到一维，并通过多层感知机建立预测模型，实现对目标质量变量的实时软测量。 | ||
| 搜索关键词： | 增强 尺度 卷积 神经网络 测量方法 | ||
【主权项】：
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