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申请/专利权人：五冶集团上海有限公司;清华大学
摘要：本发明公开了一种基于分布混淆的实时故障检测方法，专注于解决在线学习在实时故障检测方面的应用问题，设计了一种基于分布混淆的故障检测在线学习框架，该框架能够在较低的标注成本下检测故障，并显著提高了学习算法的效率和准确性。首先，利用离线收集的数据集对模型进行初始化。在在线阶段，当新的数据块到达时，首先利用模型对样本的预测置信度矩阵进行故障检测，然后通过增量更新算法实现模型的实时更新。本发明的方法具有较低计算复杂度和较快训练速度，确保在线阶段模型更新的快速性和故障检测的实时性。
主权项：1.一种基于分布混淆的实时故障检测方法，其特征在于：包括离线训练阶段、指标选取阶段、在线预测阶段；其中，在离线训练阶段，构建混淆模型，进行初始化设置，并进行训练；在指标选取阶段，引入余弦相似度以衡量模型增量更新前后的变化，将固定大小的余弦相似度窗口内的标准差变化作为故障检测指标，并确定阈值；在线预测阶段，对于到达的数据块，实时判断是否有故障发生，如果检测到有故障发生，则标注当前数据块中的所有样本，重新训练混淆模型；否则，挑选不确定性最高的部分样本进行标注，并增量更新混淆模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 五冶集团上海有限公司 清华大学 基于分布混淆的实时故障检测方法
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