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申请/专利权人：黑龙江大学
摘要：面向工业物联网的数字孪生建模方法，涉及物联网领域。本发明是为了解决在工业物联网中用于训练数字孪生模型的数据不充足，导致数字孪生的性能快速退化，无法准确反映物理实体的运行的问题。本发明所述的面向工业物联网的数字孪生建模方法，使用了数据分析的方法，分析了源域与目标域之间的相似度。为了解决数字孪生建模过程中迁移多少知识的问题，在相似度的基础上定义了迁移率的概念。考虑到数字孪生与物理世界的差异，以及迁移过程中产生的迁移损失，给出了不充分数据数字孪生建模算法。基于真实数据集的数值结果表明，本发明能够实现不充分数据条件下的数字孪生建模。进一步的实验表明，迁移率对所提出的数字孪生建模算法的性能有很大的影响。
主权项：1.面向工业物联网的数字孪生建模方法，其特征在于，包括：S1：利用Informer的编码器和解码器分别构建特征提取器和回归预测器，利用分类器构建领域分类器，获得数字孪生模型；S2：利用所述特征提取器提取时间序列数据中的时间特征，所述时间序列数据包括源域数据和目标域数据，所述源域数据为工业物联网中实际设备的运行数据，所述目标域数据为目标工业物联网环境中实际设备的运行数据；S3：利用所述回归预测器将所述时间特征的维度降低并输出回归损失；S4：利用所述领域分类器辨别所述时间特征来自源域数据还是目标域数据，获得领域分类损失；S5：所述特征提取器将根据所述回归损失和领域分类损失获得源域数据与目标域数据的公共特征，并将该公共特征与目标域数据的时间特征共同输入至所述回归预测器；重复上述S2至S5直至所述数字孪生模型的损失达到最小，实现工业物联网的数字孪生。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 黑龙江大学 面向工业物联网的数字孪生建模方法
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