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2023-05-25 发布于四川
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增强的多尺度卷积神经网络软测量方法.pdf

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本发明公开了一种增强的多尺度卷积神经网络软测量方法，该方法通过重构粗粒度特征进行数据增强，并应用卷积神经网络构建回归模型。将相邻时间段的过程变量数据进行拼接得到数据矩阵，作为样本的新输入替代原来的细粒度特征，解决过程变量采样不平衡以及样本的输入输出对应不准确问题；利用生成对抗网络对样本进行扩充，通过定量的生成样本来对原始数据集进行数据增强，解决过程数据局部缺失的问题；用一维卷积核和二维卷积核同时对粗粒度特征进行特征提取，考虑了变量的动态性和彼此之间的时间差，解决过程变量之间的时延问题；通过卷积和

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112215351 A (43)申请公布日 2021.01.12 (21)申请号 202010994589.7 (22)申请日 2020.09.21 (71)申请人浙江大学地址 31

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