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本发明公开了一种机械设备剩余寿命预测方法和系统，属于状态监测与剩余寿命预测领域。本发明将卷积神经网络与双向门控循环单元相结合组成混合神经网络，以便有效地提取时间和空间特征，提高剩余寿命预测精度，此基础上，在混合神经网络中引入了注意力权重，采用混合神经网络和优化遗传算法的协同训练机制，遗传算法通过不断传递参数和反馈损失来寻找最佳注意力权重参数，优化了剩余寿命预测中不同时间步长的注意力权重分布，使得不同时间步长的重要性得以准确体现，相较于一些传统的机器学习方法和深度学习，其均方根误差、预测得分均低得
(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 113094822 A
(43)申请公布日 2021.07.09
(21)申请号 202110268518.3
(22)申请日 2021.03.12
(71)申请人 华中科技大学
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