【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据识别领域，且更为具体地，涉及一种用于智能化基础仿真平台的数据识别系统和方法。
技术介绍
1、通过构建仿真平台可以摆脱物理现实的限制，对实验对象进行基于数据仿真的研究，例如，研究实验对象的工作状态是否正常，研究实验对象的交互情况等。具体地，通过构建设备的仿真平台，可以对设备的工作状态进行数据识别以判断设备性能是否正常，以为设备维护提供数据决策支持。
2、因此，期待一种用于智能化基础仿真平台的数据识别方案。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种用于智能化基础仿真平台的数据识别系统和方法，其通过采用基于深度学习的神经网络模型，使用具有不同感受野的一维卷积神经网络模型作为特征提取器挖掘出被仿真设备的工作功率值的时序向量中的不同时间跨度内工作功率值离散序列中所蕴含的高维隐含模式特征，进一步融合所提取的不同尺度的特征以进行分类，得到用于表示被仿真设备的工作状态是否正常的分类结果。这样，能够准确地判断设备性能是否正常，以为设备维护提供数
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1.一种用于智能化基础仿真平台的数据识别系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于智能化基础仿真平台的数据识别系统，其特征在于，所述第一尺度特征提取模块，进一步用于：使用所述具有第一尺度的一维卷积核的第一卷积神经网络模型的各层在层的正向传递中分别对输入数据进行：
3.根据权利要求2所述的用于智能化基础仿真平台的数据识别系统，其特征在于，所述第二尺度特征提取模块，进一步用于：使用所述具有第二尺度的一维卷积核的第二卷积神经网络模型的各层在层的正向传递中分别对输入数据进行以下步骤：
4.根据权利要求3所述的用于智能化基础仿真平...
【技术特征摘要】
1.一种用于智能化基础仿真平台的数据识别系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于智能化基础仿真平台的数据识别系统，其特征在于，所述第一尺度特征提取模块，进一步用于：使用所述具有第一尺度的一维卷积核的第一卷积神经网络模型的各层在层的正向传递中分别对输入数据进行：
3.根据权利要求2所述的用于智能化基础仿真平台的数据识别系统，其特征在于，所述第二尺度特征提取模块，进一步用于：使用所述具有第二尺度的一维卷积核的第二卷积神经网络模型的各层在层的正向传递中分别对输入数据进行以下步骤：
4.根据权利要求3所述的用于智能化基础仿真平台的数据识别系统，其特征在于，所述多尺度融合模块，进一步用于：以如下公式来融合所述第一尺度功率时序关联特征向量和所述第二尺度功率时序关联特征向量以得到分类特征向量；
5.根据权利要求4所述的用于智能化基础仿真平台的数据识别系统，其特征在于，所述特征分布优化模块，进一步用于：以如下公式对所述分类特征向量进行向量赋范的希尔伯特概率空间化以得到优化分类特征向量；
6.根据权利要求5所述的用于智能化基础仿真平台的数据识别系统，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：张振岭，
申请(专利权)人：浙江零点智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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