感测数据智能检测方法与系统技术方案

一种感测数据智能检测方法与系统，系统包括一计算机系统，设有内存，用以储存执行所述方法的程序集以及算法程序，以及用以储存自待检测对象所取得的感测数据的数据库，在感测数据智能检测方法中，当系统取得感测数据，将感测数据区分为训练数据与测试数据，对训练数据执行一深度学习算法，取得关于待检测对象的特征，以建立基于深度学习的检测模型，再以测试数据测试此检测模型，之后针对不通过的测试数据执行机器学习算法，以历史参数数据训练此检测模型，以一模型优化算法优化检测模型，以得出经优化的待检测对象的控制参数。出经优化的待检测对象的控制参数。出经优化的待检测对象的控制参数。

【技术实现步骤摘要】
感测数据智能检测方法与系统


[0001]说明书公开一种检测感应数据的方法，特别是指利用深度学习法与机器学习法从感测数据建立检测模型的一种感测数据智能检测方法与系统。

技术介绍

[0002]当检测一个产品、一个系统或一个场域是否有异常时，常见的方式是利用特定传感器感测出数据，如感测声音、拍摄影像等，之后以分析工具分析出感测数据中的信息，借此判断待测对象是否有异常状况。
[0003]举例来说，当要判断一个物体表面是否有瑕疵，可以照相机拍摄物体表面，可比对物体表面影像与样本影像，可判断出是否有异常的情况。若以马达为例，一般的方式是以声音传感器录制马达运转时产生的音讯，经比对声音样板后可判断是否运作有异常，作为日后改良的依据。

技术实现思路

[0004]说明书公开一种感测数据智能检测方法与系统，方法运行于一计算机系统中，计算机系统设有一内存，其中储存执行感测数据智能检测方法的程序集以及算法，计算机系统还设有一数据库，其中储存自一待检测对象所取得的感测数据。
[0005]在一实施例中，感测数据为通过传感器感测待检测对象得出本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种感测数据智能检测方法，其特征在于，所述方法包括：取得一待检测对象的感测数据，并将该感测数据区分为训练数据与测试数据；对该训练数据执行一深度学习算法，从该训练数据中取得关于该待检测对象的特征，建立用以检测该待检测对象的一检测模型；以该测试数据测试该检测模型；以及针对测试结果为不通过的测试数据，执行机器学习算法，并以历史参数数据训练该检测模型，以一模型优化算法优化该检测模型，以得出经优化该待检测对象的控制参数。2.如权利要求1所述的感测数据智能检测方法，其特征在于，从该训练数据中得出验证数据，于该训练数据经该深度学习算法形成该检测模型时，以该验证数据验证该检测模型，以得出用以产生该控制参数的一参数模型。3.如权利要求2所述的感测数据智能检测方法，其特征在于，再以该模型优化算法优化该参数模型，再产生经优化的该控制参数。4.如权利要求3所述的感测数据智能检测方法，其特征在于，再将经优化的该控制参数驱动该待检测对象，再次得出感测数据，通过重复所述的感测数据智能检测方法优化该待检测对象的该控制参数。5.如权利要求1至4中任一项权利要求所述的感测数据智能检测方法，其特征在于以一K折交叉验证法利用该验证数据评估从多个深度学习算法产生的多个模型，再从中选出该检测模型。6.如权利要求5所述的感测数据智能检测方法，其特征在于评估得出该检测模型的依据包括从该多个深度学习算法产生的该多个模型中得出各模型的一准确度、一精确度与一召回率。7.一种感测数据智能检测系统，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：李荣生，高于胜，简嘉宏，王薇婷，
申请(专利权)人：治略资讯整合股份有限公司，
类型：发明
国别省市：