期刊专题

10.3969/j.issn.1006-2475.2021.05.020

基于迁移学习策略的压板开关状态识别

引用
为了实现变电站压板状态的自动巡检,提升变电站运行的可靠性和安全性,提出一种基于迁移学习策略的压板开关状态识别算法.首先利用Inception-V3在ImageNet数据集上进行目标检测训练出的网络参数,得到预训练模型,接着将训练后的瓶颈层特征参数提取至目标网络,作为目标压板开关图片数据集的特征提取器,而后构造基于粒子群优化的支持向量机算法完成压板开关状态的识别.通过与常用深度学习网络在学习效率和学习精度方面的实验结果进行对比,验证本文所提出算法的有效性和优越性,说明迁移学习结合卷积神经网络可以解决电力设备巡检中的小样本问题,提高压板开关状态识别精度和效率.

迁移学习、深度学习、粒子群算法、支持向量机

TP391(计算技术、计算机技术)

中国南方电网有限责任公司科技项目GZHKJXM20170087

2021-06-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共7页

120-126

暂无封面信息
查看本期封面目录

计算机与现代化

1006-2475

36-1137/TP

2021,(5)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn