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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于微调大语言模型的机械设备剩余寿命预测方法。本发明通过两阶段微调对大语言模型进行调整，然后利用调整后的大语言模型搭建机械设备剩余寿命预测模型。其中，在第一个微调阶段使用自监督学习调整模型权重，在第二个微调阶段使用监督学习调整模型权重。在两个微调阶段，冻结了大语言模型中transformer构的注意力层和前馈神经网络的参数更新。在transformer中引入了适配器技术，帮助模型从微调的数据集中学习对剩余寿命有效的新知识。本发明可以有效利用大量无标签数据快速训练模型，对标签数据的需求很小，符合工业环境中缺乏标签数据但存在海量无标签数据的情景。
主权项：1.一种基于微调大语言模型的机械设备剩余寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对预训练的GPT2进行结构改进后获得预训练的大语言模型；S2：利用滑动窗口对机械设备多通道状态监测数据进行数据分割后，获得若干个机械设备数据序列段；S3：对各机械设备数据序列段进行掩码处理以及投影映射后，构建获得自监督学习数据集；利用自监督学习数据集对预训练的大语言模型进行自监督学习微调后，获得第一次微调后的大语言模型；S4：对机械设备数据序列段进行投影映射后，构建获得监督学习数据集；利用监督学习数据集对预训练的大语言模型进行监督学习微调后，获得第二次微调后的大语言模型；S5：利用第二次微调后的大语言模型搭建机械设备剩余寿命预测模型，将实时采集的机械设备多通道状态监测数据分割后再输入到机械设备剩余寿命预测模型，模型输出机械设备的剩余寿命预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于微调大语言模型的机械设备剩余寿命预测方法
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