基本信息:
- 专利标题： 一种工业时序数据特征学习方法
- 申请号：CN202111336048.6 申请日：2021-11-11
- 公开(公告)号：CN114064754B 公开(公告)日：2024-07-12
- 发明人： 刘勇 , 张可鑫 , 古勇 , 王家栋 , 阮骁骏
- 申请人： 浙江大学
- 申请人地址： 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
- 专利权人： 浙江大学
- 当前专利权人： 浙江大学
- 当前专利权人地址： 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
- 代理机构： 杭州泓呈祥专利代理事务所(普通合伙)
- 代理人： 张婵婵
- 主分类号： G06F16/2458
- IPC分类号： G06F16/2458 ; G06N3/0464 ; G06N3/088 ; G06N3/09
摘要：
本发明公开了一种工业时序数据特征学习方法，包括以下步骤：S1、获取原始工业多维度的时序数据并进行归一化处理；S2、对经归一化处理的时序数据进行数据变换和多时间尺度增强操作；S3、基于卷积自编码器和多时间尺度特征一致性约束建立特征学习模型，实现时序数据的表征。本发明代替了传统方法中对工业过程数据进行繁杂手动特征提取的方式，能够快速有效地自动编码原始多维度工业时序数据的有效表征。该方法是一种通用的多维度时序数据表征方法，其属于完全无监督方法，所获得的表征可以代替原始多维时序数据作为下游任务的输入，比如控制回路异常识别及性能评估。
公开/授权文献:
- CN114064754A 一种工业时序数据特征学习方法 公开/授权日：2022-02-18
IPC结构图谱:
| G | 物理 |
| --G06 | 计算；推算；计数 |
| ----G06F | 电数字数据处理 |
| ------G06F16/00 | 信息检索；数据库结构；文件系统结构 |
| --------G06F16/10 | .文件系统；文件服务器 |
| ----------G06F16/24 | ..查询 |
| ------------G06F16/245 | ...查询过程 |
| --------------G06F16/2458 | ....特殊类型的查询，例如统计查询、模糊查询或分布式查询 |