技术特征：
技术总结
本发明公开了基于机器学习的数据训练方法及装置，能够结合低频特征和高频特征对数据序列进行分析，检测数据序列中的低频特征和高频特征，根据低频特征对数据序列进行分段，找出每个分段内的高频特征，根据上述步骤得到的数据给定标签并进行神经网络训练，得到符合预期的神经网络。本发明根据低频特征对数据序列进行分段，考虑到了低频特征的影响；每个分段内的高频特征予以保留，避免了高频特征被忽略的情况，考虑到了高频特征的影响，因此能够完整反映数据序列的特点。优选的，得到的神经网络可以用于数据诊断，应用到对电磁继电器和/或与之类似的利用电磁力实现机械动作的一大类装置如电磁阀的动作诊断中，可以发现故障尤其是微小故障。
技术研发人员：马瑞
受保护的技术使用者：浙江长兴笛卡尔科技有限公司
技术研发日：2018.03.29
技术公布日：2018.11.02