车轮多边形磨损波形回归预测AI模型训练使用方法及设备
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摘要

本申请提供了车轮多边形磨损波形回归预测AI模型的训练方法、使用方法、计算机设备以及计算机可读存储介质。训练方法包括:获得被测车轮运行过程中的振动检测数据;从所述振动检测数据中提取数据而获取样本,所述样本以被测车轮运行于一个设定长度L的位移为单位并包含该单位对应的振动强度特征向量和被测车轮多边形磨损状况标签,所述设定长度L≥被测车轮的周长,所述振动强度特征向量被要求具有设定维数N,所述样本的多边形磨损状况标签是根据该样本对应的一个设定长度L的位移的中心点处所对应接触的被测车轮上的位置点的实测多边形磨损值确定;使用所述样本对预设神经网络进行迭代训练,直至所述预设神经网络的训练达到设定阈值。

基本信息
专利标题 :
车轮多边形磨损波形回归预测AI模型训练使用方法及设备
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN113947130A
申请号 :
CN202111001943.2
公开(公告)日 :
2022-01-18
申请日 :
2021-08-30
授权号 :
CN113947130B
授权日 :
2022-06-14
发明人 :
陶功权谢清林邓磊鑫温泽峰
申请人 :
西南交通大学
申请人地址 :
四川省成都市二环路北一段111号
代理机构 :
成都擎智秉业专利代理事务所(普通合伙)
代理人 :
王睿
优先权 :
CN202111001943.2
主分类号 :
G06K9/62
IPC分类号 :
G06K9/62  G06K9/00  G06N3/04  G06N3/08  G01M17/013  G01M7/02  
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
2022-06-14 :
授权
2022-02-08 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20210830
2022-01-18 :
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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