摘要
本发明提出了一种用于高频网络变压器的自动化检测方法及装置。属于电子元器件检测技术领域;所述方法包括:对高频变压器的相关参数进行采集;不同类型的检测数据进行特征提取,将提取的特征进行分类存储;通过基于注意力机制的深度数据融合模型,动态权衡不同数据源对最终检测结果的重要性,并通过自学习调整各数据源的权重分配。采用自注意力机制和大规模标注数据集的结合,使得模型能够动态地计算各个数据源对检测任务的贡献权重,从而优化数据融合的过程。
技术关键词
高频网络变压器
自动化检测方法
增量学习算法
注意力机制
高频变压器
电子元器件检测技术
GCN模型
参数热网络模型
模型超参数
节点
多源数据融合技术
多尺度特征金字塔
梯度提升树模型
自动化检测系统
绕组热点温度
指纹
电气设备
分布式时钟
特征选择算法
系统为您推荐了相关专利信息
智能识别方法
多模态数据融合
特征选择算法
基因测序数据
生物信息数据分析技术
关键点
感兴趣区域图像
位姿计算方法
注意力机制
盒式包装结构
轨迹预测方法
轨迹特征
轨迹预测模型
时空注意力机制
车辆历史轨迹