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SYSTEM AND METHOD FOR EQUIPMENT ABNORMALITY DIAGNOSIS BASED ON MULTIPLE TRANSFER ACTIVE LEARNING

机译:基于多转移主动学习的设备异常诊断系统和方法

摘要

The present invention relates to a system and method for diagnosing equipment abnormalities based on multiple transference active learning. The multiple-transition active learning-based facility abnormality diagnosis system according to the present invention includes an abnormality diagnosis module for reviewing collected data to check whether there is an abnormality, and a multiple-transition module and active learning model for generating a plurality of active learning models using the abnormality diagnosis module and a labeling module for performing a labeling operation by presenting the extracted label request data using
机译:本发明涉及一种基于多转移主动学习的设备异常诊断系统和方法。根据本发明的基于多转换主动学习的设备异常诊断系统包括异常诊断模块,用于审查收集的数据以检查是否存在异常,以及多转换模块和主动学习模型,用于使用异常诊断模块生成多个主动学习模型,以及标签模块,用于通过使用显示提取的标签请求数据来执行标签操作

著录项

  • 公开/公告号KR20220064114A

    专利类型

  • 公开/公告日2022-05-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 한국전자통신연구원;

    申请/专利号KR1020200150283

  • 发明设计人 고석갑;김에덴;손승철;이병탁;

    申请日2020-11-11

  • 分类号G06Q10;G06N20;G06Q10/06;G06Q50/04;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2024-06-14 23:06:30

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