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一种基于机器学习的斜拉桥非结构化监测数据处理方法

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本发明公开了一种基于机器学习的斜拉桥非结构化监测数据处理方法，能够用于对桥梁检测报告的评价，包括以下步骤：S1：从原始数据中提取图像数据及所需文本数据；S2：对文本数据采用Word2Vec模型生成词向量，对图像数据采用神经网络算法生成图片的特征向量；S3：将词向量及特征向量拼接，通过随机森林算法训练，得到评价模型。本发明的实质性效果包括：能够对桥梁检测报告等非结构化的数据进行分析和处理，简化非结构化数据的处理流程，同时对硬件的计算能力要求较低，准确率较高，能较好地实现评价模型的建立。

著录项

公开/公告号CN110781333A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-02-11

原文格式PDF
申请/专利权人杭州鲁尔物联科技有限公司;
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申请/专利号CN201910561286.3
发明设计人陈宇轩;何显银;宋杰;董梅;胡辉;
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申请日2019-06-26
分类号G06F16/56(20190101);G06F16/583(20190101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构33109 杭州杭诚专利事务所有限公司;
代理人尉伟敏
地址 310012 浙江省杭州市西湖区转塘街道双流643号A4-4-201
入库时间 2023-12-17 06:38:44

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-03-06

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/56 申请日:20190626

实质审查的生效
2020-02-11

公开

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