摘要
本发明公开了撬装式三相分离设备的多源数据融合计量方法及系统,具体涉及数据分析技术领域,通过以下步骤实现:步骤一,基于预设数据源类型,使用对应传感器采集设备运行数据,形成采集数据集;步骤二,将每个数据源数据集按固定时间长度划分为子数据集;步骤三,对子数据集进行特征提取,分析质量变化和波动情况,生成特征数据;步骤四,将特征数据导入卷积神经网络模型进行分类,判断子数据集是否为高质量数据;步骤五,根据分类结果,决定是否发出预警信号,保障数据融合的准确性;本发明通过对设备采集的多个数据源进行划分与特征提取,可以有效识别并分类出高质量和低质量的数据,并且可以筛选出可信的数据源,提高多源数据融合的准确性。
技术关键词
卷积神经网络模型
计量方法
传感器设备
传感器采集设备
指数
时间段
滑动时间窗口
数据分析技术
标准化方法
加权平均法
特征提取模块
数据采集模块
计量系统
生成特征
数据分类
信号
预警模块
逻辑
标识符
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时间差
卷积神经网络模型
无线电信号识别
干扰信号识别
训练机器学习模型
卫星遥感影像
机器学习模型训练
识别方法
构建分类器
分类方法
超混沌电路
磁控忆阻器
磁控忆感器模型
非线性动力学
超混沌特性
洗手间
硫化氢传感器
动态特征系数
排气设备
效能系数
室内装饰工程
工程材料
数据采集分析系统
语义理解模型
编码向量