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基于FCM-LSTM的化工储罐异常检测算法研究

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本发明公开了基于FCM‑LSTM的化工储罐异常检测算法研究。涉及化工设备、神经网络等领域，该方法利用多层网络架构模型作为故障诊断方法，结合监督学习和无监督学习的优点，采用基于数据驱动的故障诊断机制。首先利用无监督具类FCM算法对海量数据进行聚类，依据指定的相似度标准，对数据集进行划分，使得正常数据和故障数据归属到不同的类簇，再运用PSO算法避免初始值的随机选取，加速聚类过程，得到少量标记数据以提高检测性能，然后利用LSTM分别对每个簇和离线历史数据进行训练网路，最后进行多子网并行学习后对结果进行拟合并集成分析，提高网络的泛化能力。这种方法处理的数据量更大，可处理的信息更多，适用范围更广。

著录项

公开/公告号CN110210569A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-09-06

原文格式PDF
申请/专利权人南京工业大学;
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申请/专利号CN201910495396.4
发明设计人秦岭;东单锋;
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申请日2019-06-06
分类号G06K9/62(20060101);G06N3/00(20060101);
代理机构
代理人
地址 211816 江苏省南京市浦口区浦珠南路30号南京工业大学
入库时间 2024-02-19 14:03:10

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-10-08

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20190606

实质审查的生效
2019-09-06

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