GIS局部放电模式识别模型及其训练方法

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GIS局部放电模式识别模型及其训练方法
申请号:CN202411070944
申请日期:2024-08-06
公开号:CN118608876B
公开日期:2024-11-08
类型:发明专利
摘要
本发明属于局部放电分类识别技术领域,公开了GIS局部放电模式识别模型及其训练方法,本发明方法包括获取训练图集;对进行相位特征提取以生成对应的灰度图和灰度值,构建相位匹配神经网络并将训练图集输入相位匹配神经网络,以输出每一灰度图的每一放电模式概率;对灰度图进行分类,对同类灰度图的灰度值和每一放电模式概率进行归一化处理后累加,以得到表征各类放电模式的统计特征值;基于各类放电模式的统计特征值和灰度图的灰度值,计算每一灰度图与每一放电模式的相似度,预设修正系数并基于此修正相似度;设置模型训练损失函数优化相位匹配神经网络参数。本发明提高了放电模式识别的可靠性,增强了系统的适应性和鲁棒性。
技术关键词
模式识别模型 GIS局部放电模式识别 神经网络参数 特征值 像素点 相位特征 表达式 分类识别技术 损失函数优化 神经网络训练 模型训练方法 双线性插值 标签 中间层 图像 鲁棒性 分辨率 黑色
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