首页> 中国专利> 基于深度学习的核电厂设计基准事故应急诊断系统及方法

基于深度学习的核电厂设计基准事故应急诊断系统及方法

摘要

本发明公开了基于深度学习的核电厂设计基准事故应急诊断系统,包括核电厂监测系统、与核电厂检测系统连接的监测数据库、与核电厂检测系统连接的规程专家库、典型事故数据库和机器学习模块,所述核电厂监测系统用于监测核电厂运行的参数,所述机器学习模块分别监测数据库、规程专家库和应急操作规程库连接,所述机器学习模块内部设置由多层卷积神经网络构成的提取模型和诊断模型,所述机器学习模块通过对规程专家库、应急操作规程库、典型事故数据库内的数据进行处理,训练多层卷积神经网络,从而优化提取模型和诊断模型模型,提高应急响应执行的效率。本发明引入机器学习模块,实现了事故诊断的智能化,大大提高了事故诊断的效率。

著录项

  • 公开/公告号CN114372099A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-04-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 上海质先实业发展有限公司;

    申请/专利号CN202210026568.5

  • 发明设计人 徐红;李高峰;

    申请日2022-01-11

  • 分类号G06F16/2458;G06N3/04;G06N3/08;G06N5/02;

  • 代理机构合肥昕华汇联专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人孙怀香

  • 地址 200940 上海市宝山区淞兴西路234号3-702

  • 入库时间 2023-06-19 15:00:50

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-04-19

    公开

    发明专利申请公布

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