一种基于改进高斯隐马尔科夫模型的机械加工任务细粒度监测方...
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摘要

本发明涉及一种基于改进高斯隐马尔科夫模型的机械加工任务细粒度监测方法,首先以高斯隐马尔科夫模型为基础,在其之上增加预训练机制和迁移机制,构造改进高斯隐马尔科夫模型;通过步骤训练的改进高斯隐马尔科夫模型解码机械加工过程中采集的功率信号,判断与功率信号对应的机械加工设备所执行的加工任务,实现对机械加工任务的监测。本发明以传统隐马尔科夫模型的变型高斯隐马尔科夫模型为基础,在其之上增加了预训练机制和迁移机制,提高了算法的准确率和鲁棒性。

基本信息
专利标题 :
一种基于改进高斯隐马尔科夫模型的机械加工任务细粒度监测方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN111582211A
申请号 :
CN202010410048.5
公开(公告)日 :
2020-08-25
申请日 :
2020-05-14
授权号 :
CN111582211B
授权日 :
2022-06-14
发明人 :
黄彬朱圣杰
申请人 :
福州大学
申请人地址 :
福建省福州市闽侯县福州大学城乌龙江北大道2号福州大学
代理机构 :
福州元创专利商标代理有限公司
代理人 :
钱莉
优先权 :
CN202010410048.5
主分类号 :
G06K9/00
IPC分类号 :
G06K9/00  G06K9/62  
相关图片
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
法律状态
2022-06-14 :
授权
2020-09-18 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20200514
2020-08-25 :
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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