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申请/专利权人：浪潮通用软件有限公司
摘要：本申请提供了一种基于机器学习的设备预测性维护方法、装置及电子设备，属于数据处理技术领域。包括:将预测性维护状态类别标记于设备运行历史数据；采用基于变分模式分解的生成对抗网络算法生成样本数据，以对设备运行历史数据进行扩充；对扩充后的设备运行历史数据进行特征提取，以训练特征提取模型；采用对偶损失计算方式对特征降维模型进行训练；将降维后的设备运行历史数据输入到分类器模型中进行分类器模型训练；基于已训练完成的特征提取模型、特征降维模型及分类器模型对新采集的设备运行实时数据进行处理，以输出预测性维护状态类别结果。可以提升预测的精度和效率，还增强了设备维护操作的及时性和经济效益。
主权项：1.一种基于机器学习的设备预测性维护方法，其特征在于，包括:采集设备运行历史数据，定义预测性维护状态类别，并将所述预测性维护状态类别标记于所述设备运行历史数据；基于所述设备运行历史数据，采用基于变分模式分解的生成对抗网络算法生成样本数据，以对所述设备运行历史数据进行扩充；在基于拓扑适应学习算法优化的神经网络的特征提取模型中，采用3层的全连接神经网络对扩充后的所述设备运行历史数据进行特征提取，以训练特征提取模型；在可微调整策略自编码神经网络特征降维模型中输入特征提取后的所述设备运行历史数据，采用对偶损失计算方式对特征降维模型进行训练；将降维后的所述设备运行历史数据输入到分类器模型中进行分类器模型训练；基于已训练完成的特征提取模型、特征降维模型及分类器模型对新采集的设备运行实时数据进行处理，以输出预测性维护状态类别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浪潮通用软件有限公司 基于机器学习的设备预测性维护方法、装置及电子设备
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