摘要
本发明涉及工业数据处理技术领域,具体涉及一种基于工业大数据的高压应用管壳式换热器评价方法及系统,包括:收集工业数据信息并进行归一化处理,处理结果组合为一个多维矩阵,并映射到图像的像素值范围内,通过映射结果得到可视化图像;确定综合强度标签,将可视化图像作为输入,构建卷积神经网络模型,并进行模型的训练;通过卷积神经网络模型对高压应用管壳式换热器进行评价。本发明通过系统化的数据收集、标准化的数据处理、先进的机器学习技术和自动化的评价流程,实现了对高压应用管壳式换热器的全面、精准和高效的评价,不仅提高了评价过程的效率和准确性,还增强了评价结果的可靠性,为工业设备的优化和安全管理提供了强有力的支持。
技术关键词
管壳式换热器
工业大数据
卷积神经网络模型
预训练模型
评价方法
构建卷积神经网络
高压
图像
标签
工业数据处理技术
矩阵
输出特征
安全装置
强度
数据收集模块
高层次
机器学习技术
系统为您推荐了相关专利信息
金属基复合材料
预训练模型
性能预测模型
合金
性能预测方法
小流域地质灾害
机器学习算法
岩土力学参数
因子
危险性评价方法
数据恢复方法
注意力机制
图像特征向量
感知特征
视觉感知技术