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申请/专利权人：重庆川仪自动化股份有限公司
摘要：本发明提供一种基于TextCNN‑BiLSTM仪表分析方法、系统、设备及介质，包括：分别采集水泵、焊接设备与液压机各自对应仪表的仪表数据图像；处理所述仪表数据图像得到训练集；根据所述训练集构建用于预测仪表健康的TextCNN‑BiLSTM模型；利用所述TextCNN‑BiLSTM模型识别待测的仪表数据图像，得到概率数据；将所述概率数据输入到Softmax激活函数，得到输出序列；根据连接时序分类器，对所述输出序列进行解码，根据仪表数据图像的读数预测仪表的健康状态。本发明通过采集水泵、焊接设备与液压机各自对应仪表的仪表数据图像，不仅能够实时观察各类设备的使用状况，还利用深度学习组合模型TextCNN‑BiLSTM智能分析设备的使用状况，判断其是否故障或是否即将出现事故，不仅能减少设备损失、还能减少人工成本。
主权项：1.一种基于TextCNN-BiLSTM仪表分析方法，其特征在于，包括：分别采集水泵、焊接设备与液压机各自对应仪表的仪表数据图像；处理所述仪表数据图像得到训练集；根据所述训练集构建用于预测仪表健康的TextCNN-BiLSTM模型；其中，采用TextCNN-BiLSTM模型对所述数据集内的仪表数据图像进行特征提取，所述TextCNN-BiLSTM模型包含TextCNN模块和BiLSTM模块；所述TextCNN模块通过卷积神经网络提取卷积核特征，利用双向RNN对卷积后的向量处理，利用池化层对卷积后的向量进行降采样得到特征序列；将特征序列输入BiLSTM模块；以基于变化的输出层结构改进的BiLSTM模块对所述特征序列进行回归预测；从预测结果中聚类筛选出最可信的结果，得到预测仪表健康的TextCNN-BiLSTM模型；利用所述TextCNN-BiLSTM模型识别待测的仪表数据图像，得到概率数据；将所述概率数据输入到Softmax激活函数，得到输出序列；根据连接时序分类器，对所述输出序列进行解码，根据仪表数据图像的读数预测仪表的健康状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆川仪自动化股份有限公司 基于TextCNN-BiLSTM仪表分析方法、系统、设备及介质
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