用于桥梁时序异常分类的深度聚类方法
发布时间：2025-09-19
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申请专利人：高速铁路建造技术国家工程研究中心, 中南大学
发明设计人：谈遂, 余志武, 李坤, 屠嘉杨, 伍军, 毛建锋, 桂宁, 廖志芳, 徐磊
专利说明：本发明实施例中提供了一种用于桥梁时序异常分类的深度聚类方法,属于数据处理技术领域,具体包括：步骤1,获取多个传感器采集的桥梁的样本时序数据并进行预处理；步骤2,基于卷积神经网络和长短期记忆神经网络构建自编码模块；步骤3,将预处理后的样本时序数据输入编码器进行二阶段自编码训练；步骤4,提取特征信息和k l散度损失函数训练聚类器；步骤5,联合二阶段自编码训练的损失函数和k l散度损失函数得到融合损失函数,并据此再次训练编码器,并将训练好的编码器和训练好的聚类器形成分类模型；步骤6,采集目标桥梁上多个传感器对应的目标时序数据输入分类模型,得到分类结果。通过本发明的方案,提高了分类精准度和适应性。
是否职务专利：否
公开日期：2024-09-17