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申请/专利权人：江南大学
摘要：本发明公开了一种基于CNN‑WSVM的阀门粘滞检测方法，包括以下步骤：1数据预处理并划分数据集；2利用CNN提取训练样本的粘滞与非粘滞特征；3将CNN提取的特征作为WSVM分类器的输入，训练WSVM分类器；4将测试样本输入训练好的CNN模型进行特征提取；5将测试样本的特征输入训练好的CNN‑WSVM进行分类，输出分类结果；本发明使用回路运行中的原始数据，而不是将数据转化为图片再进行处理，减少了信息损失；使用一维卷积网络，减少了训练参数，大大提升了运算效率；在数据不均衡情况下，能够显著提高粘滞数据检测准确率。
主权项：1.一种基于CNN-WSVM的阀门粘滞检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1数据预处理并划分数据集；2利用CNN提取训练样本的粘滞与非粘滞特征；3将CNN提取的特征作为WSVM分类器的输入，训练WSVM分类器；4将测试样本输入训练好的CNN模型进行特征提取；5将测试样本的特征输入训练好的CNN-WSVM进行分类，输出分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江南大学 一种基于CNN-WSVM的阀门粘滞检测方法
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