火电机组主汽温度数据的特征选择方法、系统及设备
公开
摘要
本公开实施例中提供了一种机组主汽温度数据的特征选择方法、系统及设备，属于数据处理技术领域，具体包括：采集火电机组的无标签数据并生成无标签数据对应的掩码矩阵；将无标签数据和掩码矩阵输入编码器，生成信息表征层；将信息表征层输入第一、第二解码器，得到定位损失函数和重构损失函数；固定编码器、第一解码器和第二解码器的参数；得到批量数据；得到有标签数据上每个特征的重要性评分以及加权特征；根据所述重要性评分和所述加权特征进行下游分类或回归任务，通过反向梯度迭代训练注意力特征提取网络和评估网络，输出特征选择结果。通过本公开的方案，通过自监督预训练和批量注意力机制，提高了特征选择的效率、精准度、安全性和适应性。
基本信息
专利标题 ：
火电机组主汽温度数据的特征选择方法、系统及设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114595635A
申请号 ：
CN202210240614.1
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-03-10
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
裘智峰曾婉馨廖大华穆伟伟桂宁
申请人 ：
中南大学
申请人地址 ：
湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号
代理机构 ：
长沙轩荣专利代理有限公司
代理人 ：
李崇章
优先权 ：
CN202210240614.1
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06F119/02
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-06-07 ：
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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