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专利信息

结合深度学习的桥梁结构风险预测方法及系统【异议或纠错】

档案编号： CQ-268-3931-5371
档案文号：
专利权人： 申请人 
发布时间： 发布时间 
档案分类： 专利权 
分 类 号： 第G06F30/13;G06F30/27;G06F18/25;G06F18/2433;G06N3/0464;G06N3/044;G06F119/14类
授权状态： 已授权
档案内容： 本申请提供一种结合深度学习的桥梁结构风险预测方法及系统,首先获取包含样例桥梁数据和风险特征的标注数据,然后利用特征提取技术将这些数据转化为矢量序列。通过引入注意力单元,能够更精准地识别并聚焦于桥梁结构中的关键特征。深度学习网络进一步处理这些聚焦特征,生成桥梁异常特征描述。此外,融合了风险特征标注数据和异常特征,生成融合数据,进而衍生出新的桥梁结构数据。最后,利用这些数据构建风险学习数据集,并通过训练误差参数优化风险预测模型,不仅能够高效处理和分析大量桥梁数据,更能精准预测桥梁结构的风险特征,为桥梁安全监测和维护提供了强有力的技术支持,有助于提升桥梁安全管理的智能化和预防性维护能力。
附件下载：  (原始资料备查)

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