一种依据能量图谱识别生产设备的启停状态的方法

摘要

本发明公开了一种依据能量图谱识别生产设备的启停状态的方法，包括以下步骤：步骤1：对能量图谱进行预处理；步骤2：构建BiCoNet模型；步骤3：将能量图谱输入到BiCoNet模型中，训练该模型；步骤4：从BiCoNet模型中的五个深度网络中的池化层提取特征；步骤5：从BiCoNet模型中的五个深度网络中的全连接层提取特征；步骤6：将集成特征与全连接层提取的特征相结合；步骤7：对结合后的特征进行特征选择；步骤8：通过步骤7产生的特征进行分类。本发明通过深度学习完成生产设备状态识别，采用五个深度学习网络构成BiCoNet算法，更加高效准确地识别生产设备的启停状态，具有重要的现实意义和理论价值。