基于深度学习的煤矿机电设备状态监测方法

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摘要： 为降低煤矿机电设备检测的漏警率，提出了基于深度学习的煤矿机电设备状态监测方法。获取煤矿机电设备状态信息，利用深度学习提取煤矿机电设备状态监测特征向量集合，拟合设备状态信息，煤矿机电设备状态分组式监测，从而实现煤矿机电设备状态监测。实验结果证明，该方法的漏警率在0.2%以内，且多数漏警率的数值为 0，可及时、准确地预警异常状态。（剩余6026字）

试读结束

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