一种基于深度图网络的化工过程故障诊断方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于深度图网络的化工过程故障诊断方法，所述方法包括以下步骤：(1)数据的获取和整合；(2)数据选择和排序；(3)建立因果有向图；(4)建模训练；(5)模型测试。本发明方法采用基于深度图网络的化工过程故障诊断方法，提高了故障的识别效果，同时也准确定位故障变量，具有普遍性和通用性。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度图网络的化工过程故障诊断方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114330549A
申请号 ：
CN202111633669.0
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-12-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
刘毅贾明伟朱佳良邓鸿英
申请人 ：
浙江工业大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市拱墅区朝晖六区
代理机构 ：
杭州浙科专利事务所(普通合伙)
代理人 ：
汤明
优先权 ：
CN202111633669.0
主分类号 ：
G06K9/62
IPC分类号 ：
G06K9/62 G06N3/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20211228
申请日 : 20211228
2022-04-12 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
