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申请/专利权人：四川观想科技股份有限公司
申请日：2024-07-31
公开（公告）日：2024-08-30
公开（公告）号：CN118569325A
专利技术分类：..物理实现，即神经网络、神经元或神经元部分的硬件实现[2006.01]
专利摘要：本发明属于数据处理技术领域，具体涉及智能推理备试对象安全范围数据模型提取方法。所述方法包括：步骤1：采集备试对象的时序信号数据，对时序信号数据进行哈尔小波变换，得到中间信号；步骤2：使用预训练的生长神经元网络，提取中间信号的特征向量；步骤3：利用布尔函数对中间信号的特征向量进行逻辑化简；步骤4：设定备试对象的状态，每个状态由一个时序信号数据对应的中间信号的特征向量表示，所有的状态组成状态空间；步骤5：得到备试对象的目标数值对应的安全范围数据。实现了实现对复杂系统安全范围的智能推理和高效监测。
专利权项：1.智能推理备试对象安全范围数据模型提取方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1：采集备试对象的时序信号数据，对时序信号数据进行哈尔小波变换，以提取多尺度特征，得到中间信号；步骤2：使用预训练的生长神经元网络，提取中间信号的特征向量；所述预训练的生长神经元网络通过采集到的不同的时间的历史时序信号数据对应的历史中间信号进行训练；步骤3：利用布尔函数对中间信号的特征向量进行逻辑化简，找到布尔函数最小化时对应的最优解，确定初步安全边界范围；步骤4：设定备试对象的状态，每个状态由一个时序信号数据对应的中间信号的特征向量表示，所有的状态组成状态空间；计算状态空间中任意两个不同的状态之间的距离，基于距离，使用格林函数计算任意两个不同状态之间的格林函数值，基于所有的格林函数值，构建影响矩阵；步骤5：基于影响矩阵的行列式值，调整初步安全边界范围，得到安全边界范围；确定备试对象的目标数值，将该目标数值乘以安全边界权值范围，得到备试对象的目标数值对应的安全范围数据。
百度查询： 四川观想科技股份有限公司 智能推理备试对象安全范围数据模型提取方法
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