基于稀疏神经网络的引风机运行异常检测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202311319647.6

申请日：

2023-10-12

公开(公告)号：

CN117349772A

公开(公告)日：

2024-01-05

发明(设计)人：

刘一达丁小欧杨东华王宏志

申请人：

哈尔滨工业大学

申请人地址：

150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

IPC主分类号：

G06F18/2433

IPC分类号：

G06F18/214 G06N3/0495 G06N3/084 G06F17/16

代理机构：

哈尔滨市松花江联合专利商标代理有限公司 23213

代理人：

张利明

法律状态：

公开

国省代码：

山东省威海市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-01-05	公开	公开
2024-01-23	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06F 18/2433申请日:20231012

共 50 条

[1]

基于神经网络的异常检测方法 [P].

杨卫东 .

中国专利 :CN115115019A ,2022-09-27

[2]

基于神经网络的智能电表异常检测方法 [P].

丁正阳 ;

丁一新 ;

夏飞 ;

李萌 .

中国专利 :CN106817363A ,2017-06-09

[3]

基于深度混合神经网络的日志序列异常检测方法 [P].

徐建 ;

梁坤 ;

傅媛媛 .

中国专利 :CN115329082B ,2025-09-05

[4]

基于深度混合神经网络的日志序列异常检测方法 [P].

徐建 ;

梁坤 ;

傅媛媛 .

中国专利 :CN115329082A ,2022-11-11

[5]

基于模糊神经网络的异常检测方法 [P].

何海涛 ;

罗笑南 .

中国专利 :CN101051953A ,2007-10-10

[6]

基于多层随机神经网络单分类器异常检测方法 [P].

曹九稳 ;

戴浩桢 .

中国专利 :CN109858509A ,2019-06-07

[7]

基于孪生神经网络的变压器异常检测方法及装置 [P].

张爱玲 ;

张特明 ;

崔帅 ;

蔡亮 .

中国专利 :CN120832565A ,2025-10-24

[8]

一种基于神经网络的通讯异常检测方法 [P].

孔梓丞 ;

张壹铭 .

中国专利 :CN119172169A ,2024-12-20

[9]

一种基于神经网络的通讯异常检测方法 [P].

孔梓丞 ;

张壹铭 .

中国专利 :CN119172169B ,2025-01-28

[10]

基于神经网络的风机叶片缺陷检测方法 [P].

庞涛 ;

马征 ;

白颖伟 ;

毛辉 ;

张晓帆 ;

贾海梅 .

中国专利 :CN113610749A ,2021-11-05

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