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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子論文>電力論文網(wǎng)>局部放電的深度置信網(wǎng)絡(luò)方法

      局部放電的深度置信網(wǎng)絡(luò)方法

      2018-01-25 | rar | 2.30 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　氣體絕緣電器（gas insulated switchgear，GIS）內(nèi)部絕緣缺陷產(chǎn)生的局部放電（partial discharge，PD），特征表現(xiàn)較復(fù)雜，分散性大，易受運(yùn)行環(huán)境影響，而基于PD統(tǒng)計(jì)特征模式識(shí)別的傳統(tǒng)方法，特征量選取主觀性較強(qiáng)，且容易丟失部分特征信息，尤其對(duì)自由金屬微粒類型缺陷識(shí)別率較低。因此，提出了一種基于深度置信網(wǎng)絡(luò)（deep belief nets，DBN）的GIS設(shè)備內(nèi)部PD模式識(shí)別方法，DBN能從數(shù)據(jù)中自主學(xué)習(xí)出高階特征，避免了特征量選取的主觀影響，能較好識(shí)別自由金屬微粒類型缺陷，且識(shí)別用時(shí)遠(yuǎn)低于支持向量機(jī)（support vector machine， SVM）和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（back　propagation neural networks，BPNN）算法，作為對(duì)GIS設(shè)備PD模式識(shí)別的新方法具有一定的實(shí)用價(jià)值。

      局部放電的深度置信網(wǎng)絡(luò)方法

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