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申请/专利权人：珠海康晋电气股份有限公司
摘要：本发明公开一种基于AI的设施数字化监控分析预训练系统，具体涉及AI领域，包括监控时间划分模块、数据采集模块、数据分析与处理模块、子时间区域异常计算模块、目标时间异常计算模块、目标时间异常判别模块、目标时间预警模块，以及目标时间优化模块。本发明通过精细化的时间区域划分和多种传感器数据的实时采集，能够全面、准确地监测预训练变化，确保了监测的全面性和准确性，通过预警模块能够处理预训练中出现的潜在问题，避免系统事故的发生，提高了人工智能的性能，降低了生产成本和损失。
主权项：1.一种基于AI的设施数字化监控分析预训练系统，包括，其特征在于：监控时间划分模块：用于将目标预训练的监控时间确定为目标时间区域，通过等时间划分的方式将目标时间区域划分为各子时间区域，并依次标记为1、2……n；数据采集模块：用于采集的各子时间区域的预训练的学习效率波动参数、批次波动参数、训练波动参数，以及优化波动参数；数据分析与处理模块：用于将数据分析与处理模块中采集的数据进行实时分析和处理得到学习效率波动系数、批次波动系数、训练波动系数，以及优化波动系数；子时间区域异常计算模块：用于将学习效率波动系数值、批次波动系数值、训练波动系数值，以及优化波动系数值导入子时间区域异常指数的数学模型中，得到子时间区域异常数值；目标时间异常计算模块：用于将子时间区域异常指数导入到目标时间区域异常指数的数学模型中，得到目标时间异常数值；目标时间异常判别模块：用于将目标时间异常数值与预设目标时间异常数值进行精确比较，计算目标时间异常数值与预设目标时间异常数值的差异值，当差异值大于预设差异值时，将差异值传输至反馈至目标时间预警模块；目标时间预警模块：用于将接收的数据传送给该系统，然后该系统经过智能处理得到的数据传输至目标时间优化模块，同时，根据接收的数据预警指令进行对应的预警提醒；目标时间优化模块：用于将目标时间预警模块中出现异常的数据导入优化器中，经过微调处理、整合得出优化的数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 珠海康晋电气股份有限公司 一种基于AI的设施数字化监控分析预训练系统
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