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申请/专利权人：玛瑜科创服务(南京)有限公司
摘要：本申请公开了一种用于防凝固混凝土搅拌控制的神经网络的训练方法，其包括：获取设置在混凝土搅拌装置的多层搅拌叶上的传感器采集的训练用力学参数和对应时间点的所述多层搅拌叶的训练用速度参数；将所述训练用力学参数构造为力学参数矩阵和将所述训练用速度参数构造为速度向量；将所述力学参数矩阵通过卷积神经网络以获得力学特征图；将所述速度向量与所述力学特征图进行矩阵相乘以获得关联特征图；将所述关联特征图通过多个全连接层以获得分类特征向量，所述多个全连接层中最后一个全连接层的输出位数与搅拌叶的层数相等；以及，基于所述分类特征向量和所述训练用速度参数之间的差值反向传播更新所述卷积神经网络和所述多个全连接层的参数。
主权项：1.一种用于防凝固混凝土搅拌控制的神经网络的训练方法，其特征在于，包括：获取设置在混凝土搅拌装置的多层搅拌叶上的传感器采集的训练用力学参数和对应时间点的所述多层搅拌叶的训练用速度参数，所述训练用力学参数为在混凝土无凝固情况下采集的力学参数；将所述训练用力学参数构造为力学参数矩阵和将所述训练用速度参数构造为速度向量；将所述力学参数矩阵通过卷积神经网络以获得力学特征图；将所述速度向量与所述力学特征图进行矩阵相乘以获得关联特征图；将所述关联特征图通过多个全连接层以获得分类特征向量，其中，所述多个全连接层中最后一个全连接层的输出位数与搅拌叶的层数相等；以及基于所述分类特征向量和所述训练用速度参数之间的差值反向传播更新所述卷积神经网络和所述多个全连接层的参数；其中，将所述训练用力学参数构造为力学参数矩阵和将所述训练用速度参数构造为速度向量，包括：对所述训练用力学参数进行归一化处理，以将所述训练用力学参数的值映射到0到1的区间内；以及将归一化处理的所述训练用力学参数按照特定顺序进行矩阵排列以获得所述力学参数矩阵；其中，将所述训练用力学参数构造为力学参数矩阵和将所述训练用速度参数构造为速度向量，包括：将所述训练用速度参数的数据格式转化为角速度；以及将转化为角速度后的所述训练用速度参数按顺序排列以获得所述速度向量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 玛瑜科创服务(南京)有限公司 用于防凝固混凝土搅拌控制的神经网络的训练方法
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