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基于人工智能的系留固定索具的性能评估方法及装置 

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申请/专利权人:山东神力索具有限公司

摘要:本发明提供了一种基于人工智能的系留固定索具的性能评估方法及装置,涉及数据处理的技术领域,包括:获取系留固定索具的原始样本数据集合,其中,原始样本数据集合包括:系留固定索具在实际运行过程中的性能数据、在实验室的各项模拟环境中的性能数据以及故障与使用数据;基于预设的磁场线重构模拟优化的神经网络模型,对原始样本数据集合进行特征提取处理,以提取各项样本数据对应的目标特征集;将原始样本数据集合和目标特征集发送至预设的分类器中,对分类器进行分类训练,确定目标性能评估模型,其中,目标性能评估模型用于对系留固定索具的性能进行评估。本发明可以显著提升系留固定索具的性能评估效率和性能评估准确率。

主权项:1.一种基于人工智能的系留固定索具的性能评估方法,其特征在于,所述方法包括:获取系留固定索具的原始样本数据集合,其中,所述原始样本数据集合包括:系留固定索具在实际运行过程中的性能数据、在实验室的各项模拟环境中的性能数据以及故障与使用数据;基于预设的磁场线重构模拟优化的神经网络模型,对所述原始样本数据集合进行特征提取处理,以提取各项样本数据对应的目标特征集;将所述原始样本数据集合和所述目标特征集发送至预设的分类器中,对所述分类器进行分类训练,确定目标性能评估模型,其中,所述目标性能评估模型用于对系留固定索具的性能进行评估;其中,将卷积层提取到的特征输入到磁场线重构模块,可以表示为: ;其中,为磁场线重构后的特征,为最后一层池化后的特征矩阵,为磁场线重构函数;磁场线重构函数的实现方式可以表示为: ;其中,为重构后的特征,为重构权重矩阵,为重构偏置向量,为ReLU激活函数;模拟磁场线的分布和运动,通过优化算法调整特征的分布,可以表示为: ;其中,为第次迭代的磁场线重构特征,为第次迭代的磁场线重构特征,为学习率,为磁场线重构的损失梯度;将优化后的特征输入到全连接层,可以表示为: ;其中,为优化后的磁场线重构特征,为迭代次数;其中,对于第次迭代,优化过程可以表示为: ;其中,将特征提取后的目标特征集输入到特征降维模型中进行特征降维模型的训练,训练流程包括:初始化自编码器的参数、编码、在编码过程中采用量子叠加态和纠缠态、将编码后的特征通过解码器重构回原始数据空间,得到解码后的数据、采用逆向重构策略、计算正向和逆向重构的损失函数和通过反向传播算法更新自编码器的参数。

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