一种判别式的广义零样本学习故障诊断方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110746293.8
IPC分类号：G06F30/15;G06F30/27;G06K9/62;G06N20/00
申请日期：
2021-07-01
申请人：
湖州师范学院

基础信息

权利要求

说明书

PDF全文

法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种判别式的广义零样本学习故障诊断方法
申请号	CN202110746293.8	申请日期	2021-07-01
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-11-05	公开/公告号	CN113609569A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F30/15	IPC分类号	G;0;6;F;3;0;/;1;5;;;G;0;6;F;3;0;/;2;7;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;2;0;/;0;0查看分类表>
申请人	湖州师范学院	申请人地址	浙江省湖州市二环东路759号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	湖州师范学院	当前权利人	湖州师范学院
发明人	李祖欣;黄嘉诚;周哲
代理机构	杭州求是专利事务所有限公司	代理人	林松海

摘要

本发明公开了一种判别式的广义零样本学习故障诊断方法，属于机器学习算法技术领域，用于解决不能同时对已见类故障（建立模型时用到的故障类别，即有样本的）和未见类故障（未参与模型建立的故障类别，即零样本的）进行分类的问题。在故障分类前先对故障样本进行已见类故障和未见类故障的判别，如果是已见类故障，那么就用监督学习的方法进行分类，如果是未见类故障，就用零样本学习的方法进行分类。通过引入判别器实现同时对已见类故障和未见类故障进行分类。本发明具有可解释性强、鲁棒性好、易实现等优点，可利用于广义零样学习的实际应用。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

我浏览过的专利

专利服务由北京酷爱智慧知识产权代理公司提供