| 专利号 | 2020115855205 | 申请日 | 2020-12-29 | 专利名称 | 一种基于自学习的非平稳过程异常检测方法 |
| 授权日 | 2022-08-02 | 专利权人 | 山东科技大学 | 发明人 | 周东华;王敏;陈茂银;纪洪泉;钟麦英;高明 |
| 主分类号 | G06K9/62 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明提出了一种基于自学习的非平稳过程异常检测方法，属于故障检测领域。随着现代工业过程的不断大型化、集成化、复杂化，实际的工业过程往往都是非平稳过程，即状态监测变量的统计特性会随着时间发生变化，而且二值变量也普遍存在于过程监测变量中，本发明针对连续变量和二值变量同时存在的情况下，构建能同时挖掘连续变量和二值变量信息的自学习特征权值混合朴素贝叶斯模型对非平稳过程进行异常检测。本发明与传统方法相比，在在线检测的同时通过自学习对模型参数进行调整，因其具有挖掘新采样数据所携带信息的能力，使其对非平稳过程的异常检测能力更强。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 人工智能 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
