基于多尺度網(wǎng)絡(luò)的絕緣子自曝狀態(tài)智能認(rèn)知方法研究
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>969 K
標(biāo)簽： 絕緣子狀態(tài) ResNet 反饋認(rèn)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?fù)p失函數(shù)的缺陷,，仿照運(yùn)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(rèn)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(jī)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(rèn)知準(zhǔn)則；最后,，為了評測自曝狀態(tài)分類認(rèn)知結(jié)果的可信度,，基于定義的誤差指標(biāo)自調(diào)節(jié)多尺度網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，重構(gòu)不確定認(rèn)知結(jié)果約束下的特征向量和分類認(rèn)知準(zhǔn)則,，以進(jìn)行自曝狀態(tài)再認(rèn)知,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，與其他方法相比,，所提出的智能認(rèn)知方法增強(qiáng)了模型的泛化能力和認(rèn)知精度,。
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