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基于云-边协同变分自编码神经网络的设备故障检测方法

刘阳 粟航 何倩 申普 刘鹏

计算机工程与科学2023,Vol.45Issue(7):1188-1196,9.
计算机工程与科学2023,Vol.45Issue(7):1188-1196,9.DOI:10.3969/j.issn.1007-130X.2023.07.006

基于云-边协同变分自编码神经网络的设备故障检测方法

An equipment fault detection method based on cloud-edge collaboration variational autoencoder neural network

刘阳 1粟航 2何倩 2申普 1刘鹏2

作者信息

  • 1. 广西交科集团有限公司广西道路智能交通系统工程技术研究中心,广西 南宁 530007||桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室,广西 桂林 541004
  • 2. 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室,广西 桂林 541004
  • 折叠

摘要

关键词

云-边协同/故障检测/变分自编码/门控循环神经网络/机电设备运维

Key words

cloud-edge collaboration/fault detection/variational autoencoder/gated recurrent neural network/electromechanical equipment operation

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

刘阳,粟航,何倩,申普,刘鹏..基于云-边协同变分自编码神经网络的设备故障检测方法[J].计算机工程与科学,2023,45(7):1188-1196,9.

基金项目

国家自然科学基金(62162018) (62162018)

广西创新驱动重大专项(AA17202024) (AA17202024)

广西自然科学基金(2019GXNSFGA245004) (2019GXNSFGA245004)

广西云计算与大数据协同创新基金(YD1901) (YD1901)

广西研究生教育创新计划(YCSW2022296) (YCSW2022296)

南宁市科学研究与技术开发计划(20201075) (20201075)

计算机工程与科学

OA北大核心CSCDCSTPCD

1007-130X

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