摘要
本发明提供了一种基于对抗域适应的深海管道多尺寸损伤智能识别方法,其首先通过有限元仿真获取管道应变数据,并采用符号聚合近似技术对数据进行符号化和图像化处理,消除尺寸差异对特征的干扰,构建跨域可迁移特征;设计动态对抗网络,包括特征提取器、任务分类器和领域判别器;引入渐进式梯度反转机制,逐步调整权重,并采用双阶段训练策略优化领域适应效果;最后,通过不同尺寸的管道数据集验证模型的跨尺寸泛化能力,确保其在目标域数据上的分类准确率。本发明有效解决了深海管道多尺寸损伤识别中的技术难题,提高了损伤识别的准确性和泛化能力,降低了维护成本,为深海管道系统的智能化运维提供了新的技术路径。
技术关键词
智能识别方法
卷积长短期记忆
多尺寸
特征提取器
分类器
数据
长短期记忆网络
损伤类别
分类准确率
符号
模拟海底管道
神经网络模型训练
有限元仿真软件
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