龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：浙江理工大学
摘要：本发明涉及一种基于多任务学习模型的电磁感应检测参数优化方法，包括如下步骤：1），构建样本数据库，包括碳纤维复材材料参数、电磁感应加热实验参数和热成像序列图；2），对数据库进行预处理，获取每个样品表面的温度差，建立以表面温度差为关键信息的数据集，并将数据集的样本划分为训练集和测试集；3），构建PLE多任务学习模型，并进行训练和验证，获取每个材料参数下的最佳表面温度差和对应的实验参数组合；4），利用贝叶斯算法迭代优化数据集，直至贝叶斯优化的预期改进值低于设定阈值，优化过程终止，得到优化的神经网络模型。本发明能够高效、准确地获得检测效果更好的感应加热检测参数。
主权项：1.一种基于多任务学习模型的电磁感应检测参数优化方法，其特征在于：包括如下工艺步骤：1），构建样本数据库，包括碳纤维复材材料参数、电磁感应加热实验参数和热成像序列图；2），对数据库进行预处理，获取每个样品表面的温度差，建立以表面温度差为关键信息的数据集，并将数据集的样本划分为训练集和测试集；3），构建PLE多任务学习模型，并进行训练和验证，获取每个材料参数下的最佳表面温度差和对应的实验参数组合；4），利用贝叶斯算法迭代优化数据集：获取多任务学习模型预测的最佳表面温度差，在实验参数范围内搜索并选择新的实验参数，在新的实验参数下进行实验，获取新的数据；新数据加入现有数据库当中，并重新训练模型，重复上述操作，直至贝叶斯优化的预期改进值低于设定阈值，优化过程终止，得到优化的神经网络模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江理工大学 一种基于多任务学习模型的电磁感应检测参数优化方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号