称重数据去噪方法与去噪模型训练方法、设备及存储介质

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称重数据去噪方法与去噪模型训练方法、设备及存储介质
申请号:CN202411921463
申请日期:2024-12-24
公开号:CN119829916A
公开日期:2025-04-15
类型:发明专利
摘要
本申请实施例提供一种称重数据去噪方法与去噪模型训练方法、设备及存储介质。在本申请实施例中,提供一种目标去噪模型,目标去噪模型包括短时去噪网络和长时去噪网络,短时去噪网络提取称重数据的局部空间特征并进行短时去噪处理;长时去噪网络学习称重数据的时序依赖关系进行长时降噪处理;最后,基于长时去噪处理后全局降噪特征,生成去除噪声数据的目标称重数据。通过短时去噪网络和长时去噪网络相结合,使得模型能够捕捉称重数据中的短期和长期依赖特性,有效地从称重数据中分离出有效数据和噪声数据,提高了模型对噪声去除的准确性和鲁棒性。
技术关键词
降噪特征 局部空间特征 去噪模型 样本 数据去噪方法 噪声数据 模型训练方法 编码器 记忆单元 依赖关系信息 时序依赖关系 短时傅里叶变换 生成对抗网络 序列 存储计算机程序 存储器