基于深度可分离卷积的模拟电路实时故障数据轻量化方法及系统

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基于深度可分离卷积的模拟电路实时故障数据轻量化方法及系统
申请号:CN202410792228
申请日期:2024-06-19
公开号:CN118821861B
公开日期:2025-10-03
类型:发明专利
摘要
本发明涉及模拟电路故障数据处理技术领域,具体为一种基于深度可分离卷积的模拟电路实时故障数据轻量化方法及系统,包括:S1、确定模拟电路实时故障数据轻量化模型的评价指标,根据标准卷积网络计算评价指标;S2、使用深度可分离卷积网络完成模拟电路实时故障数据轻量化模型构建;S3、通过试验获取模拟电路实时故障数据并通过数据增强算法实现样本量的扩充,使用故障数据轻量化模型完成优化。本发明首先确定模型轻量化程度的评价标准,改进现有模型,基于深度可分离卷积,进行全局与局部轻量化设计,在平衡准确率、复杂度、参数量满足实际需求的条件下得到故障数据轻量化模型,对采集到的故障数据进行轻量化,最后通过性能参数对比验证本方法效果。
技术关键词
数据轻量化方法 模拟电路故障 网络滤波器 深度卷积神经网络 卷积网络模型 网络模块 残差网络 指标 模型构建系统 特征提取能力 卷积滤波器 网络结构 算法 通道 数据处理技术 网络特征 复杂度
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