| 基于多尺度網(wǎng)絡(luò)的絕緣子自曝狀態(tài)智能認知方法研究 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：969 K | |
| 標簽： 絕緣子狀態(tài) ResNet 反饋認知 | |
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| 文檔介紹：針對已有絕緣子狀態(tài)識別模型，以及深層網(wǎng)絡(luò)尺度和交叉熵損失函數(shù)的缺陷，仿照運維人員檢修模式，即依據(jù)評測結(jié)果的可信度動態(tài)決策，基于多尺度網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了一種絕緣子自曝狀態(tài)智能認知方法。首先，面向定位歸一化化預(yù)處理后的絕緣子圖像，基于ResNet-18增加不同結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)分支提高網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)不同分辨率的能力，同時在網(wǎng)絡(luò)末端添加多尺度信息融合模塊；其次，隨機配置網(wǎng)絡(luò)面向多個尺度特征，構(gòu)建了泛化的自曝狀態(tài)分類認知準則；最后，為了評測自曝狀態(tài)分類認知結(jié)果的可信度，基于定義的誤差指標自調(diào)節(jié)多尺度網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，重構(gòu)不確定認知結(jié)果約束下的特征向量和分類認知準則，以進行自曝狀態(tài)再認知。實驗結(jié)果顯示，與其他方法相比，所提出的智能認知方法增強了模型的泛化能力和認知精度。 | |
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