基于混合式自编码器集成学习模型检测电机的方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202411591732.2

申请日：

2024-11-08

公开(公告)号：

CN119476368A

公开(公告)日：

2025-02-18

发明(设计)人：

陈兴达张胜卢明辉谢海圣韩峰顾正云李鹏高刘秋艳

申请人：

苏州声学产业技术研究院有限公司

申请人地址：

215500 江苏省苏州市常熟市研究院路5号

IPC主分类号：

G06N3/0455

IPC分类号：

G06N3/084 G06N20/20 G06F18/213 G06F18/214

代理机构：

苏州根号专利代理事务所(普通合伙) 32276

代理人：

项丽

法律状态：

授权

国省代码：

江苏省苏州市

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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
2025-06-24	授权	授权
2025-02-18	公开	公开
2025-03-07	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06N 3/0455申请日:20241108

共 50 条

[1]

基于混合式自编码器集成学习模型检测电机的方法 [P].

陈兴达 ;

张胜 ;

卢明辉 ;

谢海圣 ;

韩峰 ;

顾正云 ;

李鹏高 ;

刘秋艳 .

中国专利 :CN119476368B ,2025-06-24

[2]

基于自编码器集成学习模型检测电机的方法 [P].

陈兴达 ;

张胜 ;

顾正云 ;

卢明辉 ;

谢海圣 .

中国专利 :CN118226254A ,2024-06-21

[3]

基于自编码器集成学习模型检测电机的方法 [P].

陈兴达 ;

张胜 ;

顾正云 ;

卢明辉 ;

谢海圣 .

中国专利 :CN118226254B ,2024-09-17

[4]

采用自编码器的机器学习模型监控 [P].

Y·布兰肯希普 ;

张战 .

:CN121002821A ,2025-11-21

[5]

基于对比学习的自编码器异常检测方法 [P].

练智超 ;

李竞择 ;

李敏 .

中国专利 :CN114724043B ,2022-07-08

[6]

基于卷积自编码器高斯混合模型的健康数据检测方法 [P].

朱壮壮 ;

周治平 .

中国专利 :CN112509696A ,2021-03-16

[7]

基于卷积自编码器高斯混合模型的健康数据检测方法 [P].

朱壮壮 ;

周治平 .

中国专利 :CN112509696B ,2024-10-15

[8]

基于自编码器和集成学习的SMT生产追溯方法 [P].

常建涛 ;

张凯磊 ;

孔宪光 ;

王佩 .

中国专利 :CN110533071B ,2019-12-03

[9]

基于自编码器深度学习模型的短期光伏功率预测方法 [P].

袁绍军 ;

郭金智 ;

毕圆圆 ;

尹兆磊 ;

张宝华 ;

丁然 ;

周迎伟 ;

陈晨 ;

刘震宇 ;

刘嗣萃 ;

于立强 ;

白明辉 ;

杨慢慢 ;

张柏杨 ;

段明慧 ;

赵磊 .

中国专利 :CN114676622A ,2022-06-28

[10]

基于自编码器模型的APT攻击检测方法及系统 [P].

王楠 ;

刘笑笑 ;

张大林 .

中国专利 :CN117478354A ,2024-01-30

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