基于深度学习的仪表故障诊断与预测模型研究

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中文摘要：本文探讨了基于深度学习的仪表故障诊断与预测模型.首先阐述了深度学习的相关概念和常见模型,比如卷积神经网络和递归神经网络.随后论证了开展这一研究的重要意义,即提高生产效率、确保设备的稳定性、保障安全生产以及降低维护成本.接着探讨了模型构建的关键环节.在架构设计方面,建议选择能有效提取特征并捕捉时间相关性的网络结构,如递归神经网络或卷积神经网络与递归神经网络的结合.对于模型训练,重点分析了损失函数设计和优化算法选择.最后介绍了模型评估的相关指标,如准确率、精确率、均方误差等,并阐述了模型微调的作用和方法,如超参数调整、正则化和数据增强.该研究为运用深度学习技术解决仪表故障诊断与预测问题提供了新思路.

作者：

邱火旺

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作者单位：

上海澄真信息科技有限公司,上海,201805

关键词：

深度学习仪表故障诊断预测模型

出版年：

2024

DOI：

10.19772/j.cnki.2096-4455.2024.9.027

电子元器件与信息技术

ISSN：

年,卷(期)：2024.8(9)