一种基于生成对抗网络的监测数据异常诊断方法
授权
摘要
本发明公开一种基于生成对抗网络的监测数据异常诊断方法，适用于结构健康监测系统长期实测数据的异常诊断。通过选择合适的基本时距，将记录的数据分成若干子段。采用格拉姆角场将各子段的监测时间序列数据转换成灰度图像，据此对生成对抗网络(GANs)和自编码器(AE)两个非监督深度人工神经网络进行训练，并根据测试数据集的预测误差验证所得网络的训练效果。然后，根据训练集和测试集样本选择适用于数据异常诊断的最优指标，结合累积求和函数判别实测数据所处状态。该方法可实现异常监测数据的快速、准确诊断，可为结构状态诊断及异常预警提供有效数据支撑。
基本信息
专利标题 ：
一种基于生成对抗网络的监测数据异常诊断方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111695598A
申请号 ：
CN202010393731.2
公开（公告）日 ：
2020-09-22
申请日 ：
2020-05-11
授权号 ：
CN111695598B
授权日 ：
2022-04-29
发明人 ：
王浩
申请人 ：
东南大学
申请人地址 ：
江苏省南京市玄武区四牌楼2号
代理机构 ：
南京众联专利代理有限公司
代理人 ：
杜静静
优先权 ：
CN202010393731.2
主分类号 ：
G06K9/62
IPC分类号 ：
G06K9/62 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-04-29 ：
授权
2020-10-20 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20200511
申请日 : 20200511
2020-09-22 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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