公开(公告)号：CN119249228A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411333632.X

申请日：2024-09-24

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 沈继红 ,  潘威 ,  肖凯 ,  王淑娟 ,  王博 ,  谭思超 ,  杨盼 ,  孙占豪 ,  何正熙 ,  简一帆 ,  杨鹏程

IPC: G06F18/241 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/21 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明提供一种基于神经网络和假设检验的开集识别方法，包括如下步骤：S1获取故障数据并对所述故障数据进行预处理，划分训练集、验证集和测试集；S2建立联合损失函数，并利用联合损失函数训练卷积神经网络(CNN)；S3完成训练后通过CNN倒数第二个全连接层提取的特征建立元识别系统；S4利用元识别系统的输出对CNN最后一个全连接层提取的特征进行校准；S5对校准后的特征进行假设检验并作出最终决策。本发明能够更加适应真实的开放环境，在保证已知故障识别准确率的前提下更好的拒绝未知故障，降低未知故障样本被模型分类到已知故障的风险。