• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 中国专利> 基于递归图的深度学习模型及在油水相含率测量中的应用

基于递归图的深度学习模型及在油水相含率测量中的应用

页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 法律信息
  • 相似文献

摘要

一种基于递归图的深度学习模型及在油水相含率测量中的应用，基于四扇区分布式电导传感器数据构建递归图：对于四扇区分布式电导传感器的每一通道数据视作一元时间序列，对一元时间序列进行相空间重构，得到向量序列；对于向量序列定义递归图；深度学习模型训练：将递归图，一维化，使用贪婪的逐层训练算法，对深度置信网络训练得到生成模型参数，训练得到受限玻尔兹曼机参数；以受限玻尔兹曼机参数为初始值，用来重置深度神经网络的初始权重最终得到可以用于准确分类的神经网络参数。采用四扇区分布式电导传感器进行垂直油水两相流实验，固定油相和水相的配比，改变油相和水相的流量进行实验。本发明能够得到一个基于递归图的深度学习模型。

著录项

  • 公开/公告号CN106650929B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-02-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 天津大学;

    申请/专利号CN201610888490.2

  • 发明设计人 高忠科;杨宇轩;王新民;党伟东;

    申请日2016-10-11

  • 分类号G06N3/08(20060101);G01N27/08(20060101);G01N21/85(20060101);

  • 代理机构12201 天津市北洋有限责任专利代理事务所;

  • 代理人杜文茹

  • 地址 300072 天津市南开区卫津路92号

  • 入库时间 2022-08-23 10:26:39

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-02-26

    授权

    授权

  • 2017-06-06

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06N3/08 申请日:20161011

    实质审查的生效

  • 2017-06-06

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06N 3/08 申请日:20161011

    实质审查的生效

  • 2017-05-10

    公开

    公开

  • 2017-05-10

    公开

    公开

相似文献

  • 专利
  • 中文文献
  • 外文文献
获取专利

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号