摘要
本发明公开了一种基于GIL多维感知的伸缩节动态感知系统,涉及伸缩节感知技术领域,该系统包括:数据采集模块、多模态融合模块、自适应感知模块、自适应优化模块、状态评估模块和应用界面模块;所述数据采集模块,用于采集伸缩节的多模态数据;所述多模态融合模块,用于不同模态数据融合,输出融合后的综合特征;所述自适应感知模块,进行环境状态感知,构建感知模型;所述自适应优化模块,结合历史数据和实时输入,实时优化感知模型的参数;所述状态评估模块,进行伸缩节的状态评估和预测;所述应用界面模块,提供实时监测、故障诊断和预测维护。本发明进行环境状态感知,根据实际情况实时优化,提高对伸缩节状态的判断能力。
技术关键词
感知系统
监测单元
神经网络模型
数据采集模块
多模态深度学习
注意力机制
环境状态预测
Softmax函数
生成序列数据
在线学习技术
加权特征
高维向量空间
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