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一种基于深度信念网络的铁谱图像智能识别方法

摘要

本发明公开了一种基于深度信念网络的铁谱图像智能识别方法,该方法将深度学习与铁谱技术相结合,首先利用铁谱技术制备出铁谱图像,并对图像进行预处理,然后利用铁谱图像数据集训练深度信念网络模型,使其学习铁谱图像中的特征,完成铁谱图像智能识别,诊断出设备故障类别,降低设备故障率。

著录项

  • 公开/公告号CN112287813A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-01-29

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西安科技大学;

    申请/专利号CN202011169535.3

  • 申请日2020-10-27

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构61200 西安通大专利代理有限责任公司;

  • 代理人李鹏威

  • 地址 710054 陕西省西安市雁塔中路58号

  • 入库时间 2023-06-19 09:43:16

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-06-23

    授权

    发明专利权授予

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