一种基于机器学习的核电设备故障诊断方法

本发明属于人工智能技术领域，具体涉及一种基于机器学习的核电设备故障诊断方法。S1、数据采集与标注；S2、数据扩充；S3、特征提取模型训练；S4、特征降维模型训练；S5、分类器模型训练；S6、核电设备故障诊断。本发明通过采用量子态增强学习的生成对抗网络来进行数据扩充，克服训练样本不足导致的模型泛化能力差的难题，同时利用混沌优化算法优化神经网络的特征提取过程，确保在处理复杂高维度数据时能够有效提取关键特征。本发明还采用基于动态路由的自编码器进行特征降维，减少信息冗余，提升数据处理效率，最终通过动态阶跃优化的高阶神经网络实现对设备故障状态的精确分类，提高故障诊断的准确性和可靠性。