本發(fā)明提供的一種基于神經(jīng)架構搜索的數(shù)字化建模方法，所述建模方法包括：獲取航天設備的實時運行數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)；根據(jù)所述實時運行數(shù)據(jù)和所述歷史數(shù)據(jù)基于深度遷移學習訓練循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡預測，生成預測數(shù)據(jù)；根據(jù)所述預測數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)擴充，獲得擴充數(shù)據(jù)；根據(jù)所述擴充數(shù)據(jù)利用模塊化網(wǎng)絡結構并進行拼裝構建搜索空間；采用強化學習方法將所述搜索空間建模成馬爾可夫決策過程，產(chǎn)生卷積神經(jīng)網(wǎng)絡架構模型。實現(xiàn)了航天復雜設備系統(tǒng)實時故障診斷能力，降低了航天復雜設備系統(tǒng)的故障發(fā)生的風險。
聲明：
“基于神經(jīng)架構搜索的數(shù)字化建模方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)
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編輯：管理員
來源：中冶有色技術網(wǎng)
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2025年03月28日 ~ 30日 
