公开(公告)号：CN109635931A

公开(公告)日：2019-04-16

申请号：CN201811529777.1

申请日：2018-12-14

Applicant: 吉林大学

Inventor： 朱允刚 ,  张思奇 ,  李甜 ,  杨雨欣

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08

CPC classification number: G06N3/0454 ,  G06N3/0472 ,  G06N3/0481 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明公开了一种基于深度信念网的设备运行状态评价方法，其方法为：第一步、预训练：构建受限的波尔兹曼机，使数据信号能够在数层的受限的波尔兹曼机之间传递，深度信念网训练首先对每层受限的波尔兹曼机进行预训练，受限的波尔兹曼机采用的是无监督学习方法；第二步、微调：在数层的受限的波尔兹曼机之上添加逻辑回归层并进行训练，然后采用误差逆传播算法对整个深度信念网进行参数微调；第三步、测试：运用第一步和第二步中训练的深度信念网络，对设备运行数据的测试样本集Xtest中的样本进行测试。有益效果：能够训练出一个精确度较高的评价设备运行状态的深度信念网络。提供一种科学有效的设备运行状态评价标准。