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申请/专利权人：广东海洋大学
摘要：本申请提供了基于船舶电机的动力修正方法及系统，包括：根据初始数据集的信息熵，对初始数据集的局部关键特征给予权重，得到局部带权数据集，将局部带权数据集划分为正样本和负样本；基于以正样本为第一初始孪生网络模型的输入，将输出作为动力模型的第一预测结果，同时基于以负样本为第二初始孪生网络模型的输入，将输出作为动力模型的第二预测结果；将电机动力数据作为标签，根据第一预测结果、第二预测结果和标签，建立判别性三元损失函数，并根据判别性三元损失函数对第一初始孪生网络模型进行参数修正，得到第一孪生网络模型，以使根据第一孪生网络模型，实时预测船舶电机动力数据；采用本申请能够提高船舶动力模型的精确度。
主权项：1.一种基于船舶电机的动力修正方法，其特征在于，包括：采集与船舶运行相关的初始数据集和所述初始数据集对应的电机动力数据，根据所述初始数据集的信息熵，对所述初始数据集的局部关键特征给予权重，得到局部带权数据集，将所述局部带权数据集按照执行后是否达到平稳状态，划分为正样本和负样本；基于以所述正样本为第一初始孪生网络模型的输入，将输出作为动力模型的第一预测结果，同时基于以所述负样本为第二初始孪生网络模型的输入，将输出作为所述动力模型的第二预测结果；所述第一初始孪生网络模型与所述第二初始孪生网络模型的网络模型相同；将所述电机动力数据作为标签，根据所述第一预测结果、所述第二预测结果和所述标签，建立判别性三元损失函数，并根据所述判别性三元损失函数对所述第一初始孪生网络模型进行参数修正，得到第一孪生网络模型，以使根据所述第一孪生网络模型，实时预测船舶电机动力数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东海洋大学 基于船舶电机的动力修正方法及系统
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