CN119198525B 一种海洋腐蚀实时监测方法、系统、终端及存储介质 （山东大学）_第1页
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力机制获取映射到高维空间后的原始数据中的2S1，基于布设在海洋结构上的传感设备获取实S2，基于核函数将原始数据映射到高维空间，基于基于输出层将全连接层输出与腐蚀速率对应的权重参数结合，得到腐蚀速率预测结jiH1；综合腐蚀速率预测结果、腐蚀深度预测结果和腐蚀风险评分预基于高斯核将原始数据特征矩阵映射到高维空间，得到反映原始数据3其中xi为第i个时间步的原始数据特征向量，xj为第j个时间步的原始数据特征向量，步骤S2中，基于注意力机制获取映射到高维空间后的原基于过softmax函数对注意力分数进行归一化，得到原始数据特征向量的权重，计算S3_1，计算遗忘门输出以控制上一时间步的记忆单元中需要保留或遗忘的强化特征，.,.S3_3，基于上一时间步的记忆单元状态和当前输入的候选记忆单元ir更新当前时间步4.,基于前向传播算法计算出当前参数下的腐蚀速率预测值基于均方误差损失函数分别计算腐蚀速率预测损失值、腐蚀深基于反向传播算法计算损失值对权重矩阵和偏基于随机梯度下降法结合计算得到的梯度来更新权重矩阵和偏置数据采集模块，基于布设在海洋结构上的传感设备获取实时综合预测模块，将强化特征和局部时间序列特征进行加权融合，得处理器，用于执行所述海洋腐蚀实时监测程序时实现如权利要求1_4任一项所述海洋7.一种存储有计算机程序的计算机可读存储567[0015]其中xi为第i个时间步的原始数据特征向量，为第j个时间步的原始数据特征向si为第i个时间步的原始数据特征向量的注意力分数，wi为第i个时[0031]S3_2，计算输入门输出以确定当前时间步的强化特征需要被写入记忆单元的程[0032]ir=s(w,·[h-nyawdl+b),89[0086]LSTM模型能够有效学习到腐蚀状态随时间变化的规律，准确捕捉到特征在不同[0093]其中，T是时间序列的长度；N是特征的维数；xtn表示第t个时间步的第n个特征[0096]其中xi为第i个时间步的原始数据特征向量，为第j个时间步的原始数据特征向[0108]其中ya是强化特征向量；[0116]S3_2，计算输入门输出以确定当前时间步的强化特征需要被写入记忆单元的程[0117]ir=s(w,·[h-nyawdl+b),j按时间和区域分类，方便历史记录的查询和分析。用户可导出报告为常用格式（如PDF、[0173]图4为本发明实施例提供的一种终端的结构示意图，该终端可以用于执行本发明序执行时可包括本发明提供的各实施例中的部分或全部步骤。所述的存储介质可为磁碟、[0180]本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明实施例中的技术可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明实施例中的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。的实施例进行各种等效的修改或替换，而这些修改或替

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