摘要
本申请公开一种辐射水平监测方法、系统、电子设备及存储介质,方法包括:通过预设辐射监测传感器采集第一辐射数据;通过特征降维模型对第一辐射数据进行数据降维处理,得到第二辐射数据;特征降维模型包括基于边界平滑的自编码器;通过预设生成对抗网络模型对第二辐射数据进行数据扩增,得到第三辐射数据;预设生成对抗网络模型包括基于量子态的生成对抗网络模型;根据第三辐射数据通过联邦学习架构对预设监测模型进行模型训练,得到目标辐射监测模型;将待分析辐射数据输入目标辐射监测模型进行辐射水平分析,得到辐射水平监测结果。本申请实施例能够有效缓解数据隐私风险问题,提高辐射水平监测的准确性。本申请可以广泛应用于监测技术领域。
技术关键词
生成对抗网络模型
极限学习机
辐射监测传感器
数据
量子态
编码器
梯度下降算法
凸包收敛算法
参数
监测方法
水平监测系统
随机噪声
传播算法
电子设备
可读存储介质
平滑算法
编码算法
处理器
监测技术
模块
系统为您推荐了相关专利信息
在线预测方法
多传感器融合
雷达点云数据
生成高清地图
自动驾驶系统
载波同步方法
SOQPSK信号
前馈神经网络
编码器模块
相位编码特征
滑坡地质灾害
快速识别方法
无人机航摄技术
滑坡灾害
基线
气象
电力负荷预测模型
序列
变分模态分解算法
因子
特征金字塔网络
绑扎钢筋
三通道
机器学习训练
注意力模型