一种基于GIL多维感知的伸缩节动态感知系统

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一种基于GIL多维感知的伸缩节动态感知系统
申请号:CN202510340735
申请日期:2025-03-21
公开号:CN120277572A
公开日期:2025-07-08
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于GIL多维感知的伸缩节动态感知系统,涉及伸缩节感知技术领域,该系统包括:数据采集模块、多模态融合模块、自适应感知模块、自适应优化模块、状态评估模块和应用界面模块;所述数据采集模块,用于采集伸缩节的多模态数据;所述多模态融合模块,用于不同模态数据融合,输出融合后的综合特征;所述自适应感知模块,进行环境状态感知,构建感知模型;所述自适应优化模块,结合历史数据和实时输入,实时优化感知模型的参数;所述状态评估模块,进行伸缩节的状态评估和预测;所述应用界面模块,提供实时监测、故障诊断和预测维护。本发明进行环境状态感知,根据实际情况实时优化,提高对伸缩节状态的判断能力。
技术关键词
感知系统 监测单元 神经网络模型 数据采集模块 多模态深度学习 注意力机制 环境状态预测 Softmax函数 生成序列数据 在线学习技术 加权特征 高维向量空间 多模态数据融合 在线学习算法 动态数据集
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