本实用新型公开了一种可沿同一轴心进行角度调整的传感器，安装壳为圆形壳体，在圆形壳体的上端面上设有圆形凸起部；固定座上设有与所述圆形凸起部相适配的圆弧槽，在圆弧槽的一侧设有若干调节孔，所有的调节孔沿着圆形凸起部的圆周方向均匀布置，在其中一...

本发明公开了一种利用混合未标记数据的分布外样本检测方法，具体步骤如下：(一)首先用户需要准备好一个对象库，通过人工标注的方法为库中的少量对象提供一个类别标记，这些有类别标记的对象称为有标记训练数据，一共有K个类别，其余没有类别标记地对象...

本发明公开一种适用于长尾带噪分布数据的故障检测方法。现实应用中，故障检测数据通常包含噪声标记且服从长尾分布。为了减轻噪声标记对模型性能的影响，本发明方法采用样本选择技术将噪声标记数据分为干净标记数据集合和无标记数据集合后以半监督学习方式...

本发明公开了一种基于零值比例频谱特征的机械传动故障检测方法，包括数据采集步骤、零值比例频谱特征提取步骤、层级分类器训练步骤和新数据模型测试步骤；首先通过在齿轮、轴承等监控点的传感器收集部件运转的时序信号，然后通过频谱分析方法对信号进行变...

本发明公开了一种基于检测系统的检测传送带磨损的方法及传送带，涉及物料输送技术领域，传送带包括第一传送设备和第二传送设备，第一传送设备和第二传送设备通过转轴组件翻转式连接；其中，第一传送设备包括第一输送段和第二输送段，第一输送段前后侧壁安...

本发明公开了一种基于自动示例选择的端到端多示例学习方法，包括以下具体步骤：（一）、对多示例数据进行采集，并将数据分成若干个多示例数据包，多示例数据包包括若干个示例，且多示例数据包设置为由若干个示例组合成的一组示例集合，多示例数据包上具有...

本发明公开了一种用于解决风机故障检测中标记噪音和标记不足的方法，包括以下具体步骤：（一）、数据收集，通过传感器收集各个监控点的时序特征；（二）、多示例数据构造，通过频谱分析将时序数据变换到频域数据，并通过划分窗口构造多示例数据；（三）、...

本发明公开了一种基于图卷积神经网络的多模态分类方法，包括以下步骤：（一）首先需要用户准备好一个对象库，其中每个对象包含

本发明公开了一种基于交互建模的多标记距离度量学习方法，对任一多标记应用场景提取训练数据，并对其进行多标记标注；对已提取训练样本进行预处理，提高样本质量；将待学习的距离度量矩阵表示为组合距离度量形式；定义基于特征与标记协同计算的多标记语义...

本发明公开了一种基于元学习的主动采样方法，该方法借鉴元学习的思想，通过之前得到的主动学任务的经验(MetaData)用一个回归模型M去学习一个查询策略的指标。回归模型M的输入是根据我们设计的一些关于某个未标记样本x和当前分类模型C的底层...