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一种基于核密度聚类的电力负荷模式精细化识别算法研究
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作者 张桐赫 杜欣慧 王帅 《数学的实践与认识》 北大核心 2019年第8期155-164,共10页
密度峰值聚类算法(DPC)是一种基于密度的非监督学习算法.分析用电类型复杂的电力负荷数据集时,存在负荷曲线聚类效果过分依赖人为参数设定和无法识别潜在用电模式的缺陷.结合非参数核密度估计,使用带宽搜索与边界优化提出一种适应多类... 密度峰值聚类算法(DPC)是一种基于密度的非监督学习算法.分析用电类型复杂的电力负荷数据集时,存在负荷曲线聚类效果过分依赖人为参数设定和无法识别潜在用电模式的缺陷.结合非参数核密度估计,使用带宽搜索与边界优化提出一种适应多类型复杂用户的电力负荷数据优化聚类算法.在某市10KV真实数据集中进行算法测试,使用Davies-Bouldin有效性指标对比优化前后算法聚类效果.结果表明改进算法在面向用户类型复杂的电力数据集时,能够实现已知用电模式精确识别与潜在用电模式的深度挖掘并显著提高聚类有效性. 展开更多
关键词 非监督学习 模式识别 非参数估计 边界优化 负荷聚类
皮带系统智能安防控制系统的应用 预览
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作者 王君敏 赵明 朱文东 《冶金设备管理与维修》 2019年第3期14-17,共4页
论述了皮带系统智能安防控制系统餉应用。系统通过采用视觉安防技术、模式识别技术、人工智能技术、设备远程监控与诊断技术等实现了对人员、设备的安全检测,避免了皮带运行中人身、设备事故的发生。
关键词 视觉安防 模式识别 远程监控诊断 安全生产
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多模式人手动作分类识别方法 预览
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作者 都明宇 王志恒 +4 位作者 荀一 鲍官军 高峰 杨庆华 张立彬 《中国机械工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第12期1474-1479,共6页
为了满足手部运动功能康复器的主动康复训练对多种人手动作模式识别的需求,分析了表面肌电信号采样通道设置布局、训练样本制作、特征提取方式、模式分类器结构参数等因素对手部动作识别的影响,设计了针对前臂的表面肌电信号采集方案,... 为了满足手部运动功能康复器的主动康复训练对多种人手动作模式识别的需求,分析了表面肌电信号采样通道设置布局、训练样本制作、特征提取方式、模式分类器结构参数等因素对手部动作识别的影响,设计了针对前臂的表面肌电信号采集方案,分别基于时域统计量、自回归模型系数、小波包分解系数特征设计了BP神经网络分类器。实验结果表明:对6种单指动作、13种多指动作、20种手部动作的最佳平均识别率分别为98.5%、92.4%、90.9%,计算时间小于190 ms,验证了所提出方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 表面肌电 手部动作 神经网络 模式识别
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基于脑电波控制的智能轮椅系统 预览
4
作者 常宇 杨风 郝骞 《微特电机》 2019年第3期82-86,共5页
针对重度残疾病人四肢丧失活动能力而无法自由行动的问题,研究了一种基于脑电波控制轮椅的方法。脑电波传感器采集脑电波数据后通过蓝牙发送给核心控制模块,并采用改进后的小波变换法、共空间模式法、模糊支持向量机对脑电波信号进行去... 针对重度残疾病人四肢丧失活动能力而无法自由行动的问题,研究了一种基于脑电波控制轮椅的方法。脑电波传感器采集脑电波数据后通过蓝牙发送给核心控制模块,并采用改进后的小波变换法、共空间模式法、模糊支持向量机对脑电波信号进行去噪、特征处理以及模式识别处理。结合基于蚁群算法的路径规划,实现轮椅准确无碰撞地到达目的地的要求。 展开更多
关键词 脑电波 小波变换 特征提取 模式识别 路径规划
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基于时/频域综合特征提取的分布式光纤入侵监测系统事件识别方法
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作者 彭宽 冯诚 +4 位作者 王森懋 艾凡 李豪 刘德明 孙琪真 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期338-348,共11页
针对分布式光纤入侵监测系统在室外复杂环境下误报率过高的问题,提出了一种基于时/频域综合特征提取的入侵事件识别方法。使用自适应幅值门限信号切分算法找出有效振动信号片段,在此基础上提取平均片段间隔特征。选取最大能量片段作为... 针对分布式光纤入侵监测系统在室外复杂环境下误报率过高的问题,提出了一种基于时/频域综合特征提取的入侵事件识别方法。使用自适应幅值门限信号切分算法找出有效振动信号片段,在此基础上提取平均片段间隔特征。选取最大能量片段作为主要研究对象,提取片段长度和峰均比特征,并对其进行小波包分解,生成频域能量分布特征,组成时/频域复合特征向量,使用高性能的支持向量机多分类算法进行模式识别。实验结果表明:该方法对行人脚踩、自行车轧过、拍击围栏和剪切光缆这4种典型入侵事件的平均识别正确率达到了98.33%,相比于仅提取时域或频域特征方法的识别正确率均有显著提高。该方法对光路光功率变化不敏感,能有效提升系统的实用性。 展开更多
关键词 光纤光学 分布式光纤入侵监测系统 支持向量机 特征提取 模式识别
基于模板匹配的肺癌呼出气体标志物识别研究 预览
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作者 易鑫 罗小刚 +2 位作者 张承丹 侯长军 霍丹群 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期29-35,共7页
肺癌呼出气体标志物所形成的颜色特征图谱是卟啉传感器阵列应用于肺癌早期筛查的重要媒介。因此,基于特征图谱设计合理的模式识别方法是实现肺癌标志物识别的关键核心。针对特征图谱的响应特点,提出了一种模板匹配识别方法,该方法不仅... 肺癌呼出气体标志物所形成的颜色特征图谱是卟啉传感器阵列应用于肺癌早期筛查的重要媒介。因此,基于特征图谱设计合理的模式识别方法是实现肺癌标志物识别的关键核心。针对特征图谱的响应特点,提出了一种模板匹配识别方法,该方法不仅了考虑特征图谱中传感器单元的响应数目和颜色差值,并且在匹配程度计算中对于敏感响应单元和非敏感响应单元赋予不同权值。通过分别对6种肺癌呼出气体标志物样本,以及20例肺癌患者和16例健康志愿者的呼出气体样本进行了识别测试。6种肺癌标志物样本的测试结果表明,该方法识别正确率高达94.17%,且相比于常用的聚类分析法,其检测限值更低,可达150×10^-9。36例人体实际呼出气体样本测试结果表明,肺癌患者和健康志愿者的差值图谱存在明显差异,同时该模板匹配方法能够较好地区分肺癌患者和健康志愿者。该研究对于基于卟啉传感器阵列的肺癌呼出气体检测方法具有重要的应用价值。 展开更多
关键词 卟啉传感器阵列 模式识别 模板匹配 肺癌标志物 特征图谱
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数据驱动的晶圆图缺陷模式识别方法 预览
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作者 杨振良 汪俊亮 +1 位作者 张洁 蒋小康 《中国机械工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期230-236,共7页
针对晶圆生产过程中晶圆图数据角度与维度多样性和数量不平衡的特点,提出了基于对抗生成网络的晶圆图缺陷模式识别方法。设计了Radon变换,实现了数据多角度的统一;采用重采样机制实现数据多维度的缩放,得到了标准晶圆缺陷数据。提出了... 针对晶圆生产过程中晶圆图数据角度与维度多样性和数量不平衡的特点,提出了基于对抗生成网络的晶圆图缺陷模式识别方法。设计了Radon变换,实现了数据多角度的统一;采用重采样机制实现数据多维度的缩放,得到了标准晶圆缺陷数据。提出了基于对抗生成网络的晶圆缺陷分类方法,利用生成机制平衡各缺陷模式的样本数量,以提升缺陷模式识别精度。试验结果表明,该方法可大幅提升少类样本的识别精度,且在整体识别率上远优于支持向量机和Adaboost算法。 展开更多
关键词 半导体制造 晶圆缺陷 模式识别 数据驱动 对抗生成网络
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中学校园网络安全防御现状及改进研究
8
作者 宋天华 李萍萍 《网络安全技术与应用》 2019年第2期54-54,66共2页
中学校园网络作为教育信息化的重要组成部分,承载着学校的许多应用软件,比如教务管理系统、网络教学系统、图书馆系统、成绩管理系统等,接入的用户包括学生和教师,利用中学校园网络实现数据传输和共享,提高了学校教学、办公的效率。中... 中学校园网络作为教育信息化的重要组成部分,承载着学校的许多应用软件,比如教务管理系统、网络教学系统、图书馆系统、成绩管理系统等,接入的用户包括学生和教师,利用中学校园网络实现数据传输和共享,提高了学校教学、办公的效率。中学校园网络在为人们提供便捷服务的同时也面临着安全威胁,由于许多学生和教师都没有接受计算机网络应用操作教育,因此使用网络时容易受到病毒和木马攻击,导致中学校园网络受到影响,阻碍用户访问服务器,导致学校无法开展教学活动。本文结合笔者多年的工作实践,详细地描述了中学校园网络建设及采取的安全措施,分析当前网络安全防御存在的问题及不足,引入深度包过滤、模式识别、自治网络等技术,进一步提高中学校园网络安全防御能力。 展开更多
关键词 中学校园网络 安全防御 深度包过滤 模式识别 自治网络
基于多示例学习的图像检索方法
9
作者 陈涛 《网络安全技术与应用》 2019年第4期46-48,共3页
多示例学习是一种新的机器学习方法。本文将多示例学习应用到图像检索上,提出一个基于多示例学习的图像检索方法。将图像检索置换成多示例学习,把图像看作多示例学习中的包,图像分割后的多个区域看作包中的示例,开引入相关反馈技术优化... 多示例学习是一种新的机器学习方法。本文将多示例学习应用到图像检索上,提出一个基于多示例学习的图像检索方法。将图像检索置换成多示例学习,把图像看作多示例学习中的包,图像分割后的多个区域看作包中的示例,开引入相关反馈技术优化图像检索。提出的检索方法在Corel图像集上获得了较好性能。 展开更多
关键词 模式识别 图像检索 多示例学习 相关反馈
基于深度学习网络的心音智能分析平台构建 预览
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作者 杨雨诺 张国林 +1 位作者 孙科学 成谢锋 《计算机技术与发展》 2019年第7期130-134,共5页
为了将深度学习和心音研究相结合以提高心音识别算法处理数据的能力,设计了一种深度学习网络的模块化实验平台。信号采集模块、数据处理模块和深度学习网络模块共同组成实验平台系统,使用实验室制作的传感器进行心音信号的采集和去噪声... 为了将深度学习和心音研究相结合以提高心音识别算法处理数据的能力,设计了一种深度学习网络的模块化实验平台。信号采集模块、数据处理模块和深度学习网络模块共同组成实验平台系统,使用实验室制作的传感器进行心音信号的采集和去噪声处理,随后由数据处理模块完成信号的特征提取并建立信号的特征数据库,心音信号的识别过程与数据处理在深度学习网络模块中实现。心音智能分析平台以心音深度学习网络为核心,采用进程择优算法,分类器选用BP神经网络,可对心音信号进行分类处理,实现了基于深度学习网络的心音信号识别与数据处理。与此同时,该平台的实现对心音与深度学习的结合、提高心音识别算法在自然环境下处理大数据的能力,具有积极的意义。 展开更多
关键词 心音信号 深度学习 模式识别 信号分析 实验平台 进程择优算法
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基于加权质量评价函数的K-means图像分割算法 预览
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作者 刘长齐 邵堃 +2 位作者 霍星 范冬阳 檀结庆 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第B06期158-160,187共4页
K-means聚类算法是图像分割中比较常见的一种方式。它是一种无监督学习方法,能从图像的灰度值特征中发现关联规则,因而具有比较强的分割能力。但是,由于该算法使用的分类依据比较单一,且初始聚簇中心具有不确定性,其在图像分割上仍存在... K-means聚类算法是图像分割中比较常见的一种方式。它是一种无监督学习方法,能从图像的灰度值特征中发现关联规则,因而具有比较强的分割能力。但是,由于该算法使用的分类依据比较单一,且初始聚簇中心具有不确定性,其在图像分割上仍存在一定的缺陷。针对此问题,提出了一种改进的K-means算法用于图像分割。此方法使用基于信息熵的迭代改进算法为K-means算法选取初始聚类中心,然后对K-means算法提出新的加权质量评价函数用于更好地选取图像分割阈值。实验结果表明:改进后的算法在图像分割上的准确率和稳定性都要优于OTSU算法和传统的K-means算法。 展开更多
关键词 图像分割 模式识别 K-MEANS算法 阈值选取
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基于MBP算法和深度学习的人脸识别 预览
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作者 周慧敏 杨明 《河北工业科技》 CAS 2019年第1期25-30,共6页
为了解决在深度学习提取人脸图像特征时,易忽略其局部结构特征和缺乏对其旋转不变性学习的问题,提出了一种基于单演局部二值模式(MBP)与深度学习相结合的高效率人脸识别方法。首先,用多尺度单演滤波器对图像进行滤波,得到幅值和方向信息... 为了解决在深度学习提取人脸图像特征时,易忽略其局部结构特征和缺乏对其旋转不变性学习的问题,提出了一种基于单演局部二值模式(MBP)与深度学习相结合的高效率人脸识别方法。首先,用多尺度单演滤波器对图像进行滤波,得到幅值和方向信息;其次,用LBP算法和象限比特的方法进行编码,分块计算组合其直方图特征;然后,将提取的单演特征作为深度信念网络(DBN)的输入,逐层训练优化网络参数,得到优异的网络模型;最后,将训练好的DBN网络在ORL人脸数据库上进行人脸识别实验,进行识别率计算,其识别率为98.75%。所提出的方法使用无监督的贪婪算法,隐藏层设定为2层,使用反向传播算法优化网络。相较于已知的人脸识别方法,MBP+DBN算法对光照、表情和部分遮挡变化具有较好的鲁棒性,在人脸识别中识别率较高,具有一定的优势,为图像特征提供了一种新的识别方法。 展开更多
关键词 模式识别 深度信念网络 单演信号分析 单演局部二值模式 特征提取
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紫外/可见光谱技术无损检测苹果的挤压损伤 预览
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作者 尚静 张艳 孟庆龙 《包装工程》 CAS 北大核心 2019年第13期25-30,共6页
目的通过紫外/可见光谱技术结合模式识别算法,建立挤压损伤苹果的Fisher识别模型、K最近邻(KNN)识别模型和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)识别模型。方法以挤压损伤苹果和无损苹果为研究对象,采用光谱仪采集2种苹果的光谱反射率,综合比较... 目的通过紫外/可见光谱技术结合模式识别算法,建立挤压损伤苹果的Fisher识别模型、K最近邻(KNN)识别模型和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)识别模型。方法以挤压损伤苹果和无损苹果为研究对象,采用光谱仪采集2种苹果的光谱反射率,综合比较不同光谱预处理方法(二阶微分(SD)、标准正态变换(SNV)和多元散射校正(MSC))对各模型识别效果的影响,并利用主成分分析方法(PCA)对预处理后的光谱数据进行降维,并提取能反映损伤苹果的特征光谱。结果采用主成分分析法选择了累计贡献率超过99%的前7个主成分(P1-P7)作为特征光谱数据,有效地实现了光谱数据的降维;二阶微分对光谱反射率预处理的效果最好;3种判别模型均能满足实际要求,且SD+Fisher和SD+PLS-DA识别模型对校正集和预测集样本的总正确识别率均高达100%。结论研究结果有助于实现挤压损伤苹果的快速识别。 展开更多
关键词 光谱技术 无损检测 模式识别 损伤苹果
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基于分布式传感光纤的模式识别及定位技术 预览
14
作者 贺龙周 孙捷 《计算机系统应用》 2019年第6期95-99,共5页
随着经济的快速发展,社会安全也随之变得相当重要,同时一些犯罪分子所采用的犯罪手段也是更加复杂以及高科技;而传统的安防措施大多采用电传感或依靠人力监视,已经无法有效的保证人们的财产以及人身安全.因此,本文提出一种基于双M-Z结... 随着经济的快速发展,社会安全也随之变得相当重要,同时一些犯罪分子所采用的犯罪手段也是更加复杂以及高科技;而传统的安防措施大多采用电传感或依靠人力监视,已经无法有效的保证人们的财产以及人身安全.因此,本文提出一种基于双M-Z结构的光纤周界系统,利用光纤的特性进行干扰信号的模式识别,再利用整个周界系统的特殊结构对干扰信号进行高效率的响应以及报警,甚至可以完成准确定位功能.通过对信号处理技术,增大了采集信号的信噪比,实现了良好的识别率以及较高的定位准确率. 展开更多
关键词 光纤周界 模式识别 双M-Z 定位
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基于阿尔茨海默病脑结构网络的模式识别分析
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作者 赵欣 吴琼 +3 位作者 陈元园 张雄 倪红艳 明东 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期16-23,共8页
阿尔茨海默病是最普遍的一种老年痴呆症,目前尚无有效治疗手段。通过早期诊断,经确诊后进行临床前的干预治疗是目前认为最有效的手段,但相应的早期诊断方法依然有待研究。神经影像为大脑功能结构测量提供了便利,其中结构网络反映了大脑... 阿尔茨海默病是最普遍的一种老年痴呆症,目前尚无有效治疗手段。通过早期诊断,经确诊后进行临床前的干预治疗是目前认为最有效的手段,但相应的早期诊断方法依然有待研究。神经影像为大脑功能结构测量提供了便利,其中结构网络反映了大脑不同皮层区域之间的纤维束结构连接模式,是大脑正常生理活动的基础。本文基于大脑结构网络,结合模式识别方法,提出了一种基于大脑结构网络的阿尔茨海默病病变和灰质病变脑区自动诊断方法。该方法通过模式识别中的特征筛选,可得到阿尔茨海默病患者大脑皮层异常区域。本研究从网络的节点和连接两个方面分析了阿尔茨海默病大脑结构异常的空间分布模式,期望通过本文研究可为今后阿尔茨海默病病理机制的研究提供更新的线索。 展开更多
关键词 阿尔茨海默病 结构网络 模式识别 支持向量机
基于增强的低对比度印品缺陷的识别技术研究 预览
16
作者 张雷洪 熊锐 《包装工程》 CAS 北大核心 2019年第13期252-258,共7页
目的针对当前印刷缺陷检测系统中存在的低对比度印刷缺陷检测精度不高等问题,基于HSV颜色空间,提出一种增强的低对比度印刷缺陷识别方法。方法首先,将标准样张图像与采集到的印刷图像由RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,并提取视觉上变化... 目的针对当前印刷缺陷检测系统中存在的低对比度印刷缺陷检测精度不高等问题,基于HSV颜色空间,提出一种增强的低对比度印刷缺陷识别方法。方法首先,将标准样张图像与采集到的印刷图像由RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,并提取视觉上变化敏感的亮度分量V作为待检测对象;其次,将对比度受限的局部直方图均衡(CLAHE)与数学形态学相结合,来增强显现待检测图像中的缺陷;再次,使用连通域分析方法来获取缺陷的面积、周长、离心率、长宽比和圆形度等5种特征信息,并以此建立15个特征模型;最后,构建基于PNN的印刷缺陷识别神经网络,并在Matlab中实现对低对比度印刷缺陷的识别。结果15个模型的平均耗时为475 ms,都控制在毫秒级别,满足了现代印刷缺陷检测对于实时性的要求。其中模型2的测试正确率为95%,能够识别污点等点缺陷,模型3和模型12的测试正确率为93%和93.3%,能够识别刮痕等线缺陷,模型5的测试正确率为93.1%,能够识别墨迹等面缺陷,且测试正确率高于基于BP神经网络的缺陷识别方法。结论从缺陷检测的实时性和精确性上来讲,提出的方法能够对低对比度印刷缺陷进行实时和精确的检测。 展开更多
关键词 缺陷检测 图像增强 模式识别
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与“分段”有关的数列问题
17
作者 何正民 《高中生:高考》 2019年第3期36-37,共2页
数列中有许多问题,可以按照条件变式、结构变式、问题变式进行划分,其中从结构变式出发的分段数列问题可以划分为与奇偶有关的问题、与递推有关的问题和知识交汇处关联的问题等.一、与奇偶有关的问题。
关键词 结构变式 正偶数 正奇数 模式识别 递推关系式
基于半监督聚类分析的无人机故障识别 预览
18
作者 王楠 孙善武 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第B06期192-195,共4页
相较于有人驾驶飞行器,无人机具有诸多优势,在军事、民用及科研等领域都有着广泛应用。但是,无人机缺少飞行员的实时决策能力,因此具有较高的事故率。故障预测是无人机健康管理技术的核心,在构建故障预警模型之前,很重要的一步是对采样... 相较于有人驾驶飞行器,无人机具有诸多优势,在军事、民用及科研等领域都有着广泛应用。但是,无人机缺少飞行员的实时决策能力,因此具有较高的事故率。故障预测是无人机健康管理技术的核心,在构建故障预警模型之前,很重要的一步是对采样数据进行模式识别,进而对建模的训练数据添加精准标签,这也是完善飞行画像的一部分。文中基于沈阳某无人机生产公司大数据平台累积的无人机飞行数据,提出利用半监督聚类技术自动识别飞行过程的正常点、故障点(若故障后发生炸机,则包括炸机点)以及炸机后的点(若故障后发生炸机),在加强对飞行数据进行管理和统计的同时,进一步提高对历史飞行数据添加精准标签的效率和准确率。在真实的飞行数据或飞行测试数据上进行实验,人工验证的结果表明故障点的识别率可达到80%以上。 展开更多
关键词 半监督聚类 无人机 模式识别 故障预测
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基于STM32的空调与窗户联动自动控制系统设计 预览
19
作者 王健 王一凡 《电子设计工程》 2019年第3期115-118,共4页
随着现代技术发展,空调在生活中的应用已经是相当广泛。然而目前多数家用空调,仍然采用室内循环送风方式,出于节能与设计制冷能力的限制,基本都是在密闭的空间内使用。这种方式会导致室内空气二氧化碳浓度升高,尤其是夜间室内空气质量... 随着现代技术发展,空调在生活中的应用已经是相当广泛。然而目前多数家用空调,仍然采用室内循环送风方式,出于节能与设计制冷能力的限制,基本都是在密闭的空间内使用。这种方式会导致室内空气二氧化碳浓度升高,尤其是夜间室内空气质量对人的健康有一定的危害。该设计提出将空调与开窗器控制采用综合智能方式,使得根据室内外温度以及室内空气CO2浓度来自动控制空调的设定与窗户的打开与关闭,给使用者提供便利并满足人们对于室内空气调节舒适度的功能需求。本设计通过对于复杂控制输出进行针对个性化自适应的控制算法,动态调整空调温度控制模式以及开窗器的配合动作,实现了家用空调提供最佳温度与室内空气新鲜度调节与控制。 展开更多
关键词 单片机 自适应控制 模式识别 智能家居 节能环保
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卷积神经网络在局部放电图像模式识别中的应用
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作者 万晓琪 宋辉 +3 位作者 罗林根 李喆 盛戈皞 江秀臣 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期2219-2226,共8页
随着大数据平台的建立,数据中心积累了大量现场检测存储的图像等非结构化数据。传统的局部放电模式识别方法一般针对结构化数据,无法直接应用于非结构化数据。为解决该问题,提出一种基于一维卷积神经网络的局部放电时域波形图像的模式... 随着大数据平台的建立,数据中心积累了大量现场检测存储的图像等非结构化数据。传统的局部放电模式识别方法一般针对结构化数据,无法直接应用于非结构化数据。为解决该问题,提出一种基于一维卷积神经网络的局部放电时域波形图像的模式识别方法。利用图像处理技术对输入图像进行预处理,获取数据一维特性并进行线性归一化。基于深度学习,利用网络直接进行模式识别。通过变电站现场带电检测和实验室模拟实验,建立了 5种局放缺陷类型的时域波形图像数据集,并进行了对比实验。实验结果表明,使用一维卷积神经网络对局放缺陷进行模式识别的正确率为88.9%,显著优于支持向量机、反向传播神经网络模型,且在相同时间复杂度情况下优于二维卷积神经网络。该方法通过网络自主学习特征,无需人工提取,实现了对时域波形图像类非结构化数据的直接识别,实验复杂度低,具有更高识别率和更好鲁棒性。 展开更多
关键词 卷积神经网络 局部放电 图像 模式识别
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