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公开(公告)号：CN118013849A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410238317.2
申请日：2024-03-03
Applicant: 南京邮电大学通达学院
IPC: G06F30/27 , G06N7/01 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开基于贝叶斯优化和跨域计算的预测性维护方法，涉及工业互联网技术领域；而本发明包括S1构建基于贝叶斯优化的预测模型、S2构建贝叶斯优化的学习和优化算法、S3系统的整合与测试；本发明中，通过贝叶斯优化，降低设备维护的成本，同时减少计划外的设备停机率，跨域计算策略使得数据处理和计算能力得到了极大的提升，通过在云端和边缘端分布式处理数据，不仅可以实现更快的数据处理速度，还可以降低数据传输的延迟和成本，通过使用贝叶斯优化，系统可以有效地处理高维、非线性和噪声大的优化问题，从而实现更高效的预测性维护，通过使用跨域计算，检测系统可以有效地处理大规模、分布式和异构的计算问题，从而提供更强大的计算能力。
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