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申请/专利权人：湖北先创科技有限公司
摘要：本发明公开了一种波谱增强时序学习的纱线条干质量异常分析方法、装置、电子设备及存储介质，属于纱线质量控制技术领域。该方法通过分析纱线条干不匀曲线的波动趋势和波谱图形态及波长分布，归纳出纱线不匀的判别特征。将波谱图形态学中的波长分布知识融合到神经网络的架构设计中，从时域中提取固定时间窗序列曲线波动趋势特征，识别出导致条干质量异常的原料参数和环境参数；从频域中提取波峰形态和波长位置特征，识别出导致条干质量异常的工艺参数和机械参数，实现纱线不匀异常源的识别。与现有方法相比，该方法增强了深度学习模型从相似纱线条干不匀时序信号中区分异常源的能力，且分析过程无需人工干预，具有更高的准确率。
主权项：1.一种波谱增强时序学习的纱线条干质量异常分析方法，其特征在于，所述方法包括：构建时域识别网络，以时间窗内的纱线CV时序数据为输入，将固定长度的时间序列离散值输入到卷积层中进行非线性转换为多个时间序列特征分量，输出阶跃型波动、渐变型波动和周期型波动3个异常类别和1个正常类别；以最小化所述时域识别网络的损失函数为目标对其进行训练；对所述时域识别网络识别为周期型波动的纱线CV时序数据，通过傅里叶变换将其转换为以横坐标为波长、纵坐标为幅值的频域波谱图，并输出相应的二值化图像；构建频域识别网络，以所述二值化图像为输入，通过提取频域波谱图中的波峰形态和波长位置特征，输出前区牵伸倍数异常、后区牵伸倍数异常、罗拉加压异常、前罗拉偏心、中罗拉偏心、后罗拉偏心6个异常类别；以最小化所述频域识别网络的损失函数为目标对其进行训练；将训练好的时域识别网络、频域波谱图转换算法、频域识别网络进行串行集成后，实现纱线条干质量异常分析。
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百度查询： 湖北先创科技有限公司 一种波谱增强时序学习的纱线条干质量异常分析方法、装置、电子设备及存储介质
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