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发明公开
基于概率化深度神经网络模型的机电设备性能预测方法审中-实审

公开(公告)号：CN115310703A

公开(公告)日：2022-11-08

申请号：CN202210955405.5

申请日：2022-08-10

Applicant: 北京建筑大学

Inventor： 王金海 , 林云蕾 , 杨建伟 , 姚德臣 , 赵悦 , 胡忠硕 , 张泽腾

IPC: G06Q10/04 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06F119/10

Abstract: 本发明公开了一种基于概率化深度神经网络模型的机电设备性能预测方法，包括：构建概率化深度神经网络的预测模型；获取机电设备的性能参数向量，通过所述性能参数向量训练所述预测模型；基于训练好的预测模型，对机电设备的性能数据和可靠度进行预测。本发明能够同时预测机电装备性能和可靠性的演化趋势，弥补传统方法在可靠性预测和风险控制上的不足，实现机电装备健康状态准确、快速的预测。

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