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基于CNN和自编码器时序数据特征自动提取方法及系统[发明专利]

专利名称：基于CNN和自编码器时序数据特征自动提取方法及系统

专利类型：发明专利

发明人：刘建志，高冲

申请号：CN201910877495.9

申请日：20190917

公开号：CN110647891A

公开日：

20200103

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本发明公开了一种基于CNN和自编码器时序数据特征自动提取方法及系统，方法包括数据准备阶段、数据图像化阶段、模型训练阶段和模型使用阶段，数据准备阶段是对获取原始数据进行预处理，数据图像化阶段是将预处理的时序数据转换为二维图像数据，图像化的过程中保留时序数据的原始表征，模型训练阶段是构建基于CNN的自编器模型，利用生成的图像数据进行模型训练，模型使用阶段则是针对时序数据，利用训练好的模型来提取特征。本发明在保留原始表征的前提下，将时序数据图像化，达到高质量的自动提取时序数据特征的效果，应用领域广泛。

申请人：上海仪电(集团)有限公司中央研究院

地址：200233 上海市徐汇区虹漕路39号A幢6楼

国籍：CN

代理机构：上海容慧专利代理事务所(普通合伙)

代理人：于晓菁

本文发布于:2024-09-22 05:34:40，感谢您对本站的认可！

本文链接：https://www.17tex.com/tex/4/436122.html

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