一种基于贝叶斯的深潜器多变量融合及漏水检测方法
文献类型：专利
| 作者 | 潘怡君 ; 郑泽宇; 付殿峥; 仝义明
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| 发表日期 | 2021-12-24 |
| 著作权人 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 国家 | 中国 |
| 文献子类 | 发明 |
| 产权排序 | 1 |
| 英文摘要 | 本发明涉及一种基于贝叶斯的深潜器多变量融合及漏水检测方法，采集深潜器正常工作状态下的数据，根据稀疏表示方法对采集到的数据进行特征提取，利用两个范数构建目标函数，并将采集到的数据矩阵本身作为字典矩阵，求解凸优化函数得到一个稀疏系数矩阵，包含多个变量之间的重要关联信息；计算变量之间的相关关系，并利用得到的稀疏系数矩阵，以此实现待检测采样观测值的变量特征融合；基于融合后的数据，利用贝叶斯的无监督突变点检测方法，实现深潜器设备的漏水检测。本发明能够将多个变量的信息进行融合，并解决了数据标签困难的现状，有效提高了深潜器设备的漏水检测效果。 |
| 申请日期 | 2020-06-24 |
| 语种 | 中文 |
| 状态 | 公开 |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/30149]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_数字工厂研究室 |
| 作者单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 潘怡君,郑泽宇,付殿峥,等. 一种基于贝叶斯的深潜器多变量融合及漏水检测方法. 2021-12-24. |
入库方式： OAI收割
来源：沈阳自动化研究所
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