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基于深度残差网络下的变压器油中气体复合成像识别方法

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专利号 2021110952133 专利名称 基于深度残差网络下的变压器油中气体复合成像识别方法
专利类型 发明专利 国际分类 G06K9/62,G06N3/04,G06N3/06,G06N3/08,G06V10/774,G06V10/82
申请人 黄河水利职业技术学院 申请地址 河南省开封市东京大道1号
发明人 胡昊 申请日期 2021-09-17
下证状态 未知 更新时间 2025-01-10 07:25:05
专利摘要 本发明提出了一种基于深度残差网络下的变压器油中气体复合成像识别方法,其步骤为:首先,将气体浓度、采样时间和采样点温度组合成新的气体特征向量,并对气体特征向量进行数据增强和故障评估,得到训练集和测试集;其次,利用交叉方向乘子和FISTA算法对共通道深度残差收缩网络中的软阈值优化目标函数进行优化,得到子通道阈值深度残差收缩网络;最后,利用子通道阈值深度残差收缩网络分别对训练集和测试集进行训练和测试,并利用UMAP算法对输出结果进行可视化降维,得到故障类型。本发明对网络进行了优化改进,利用交替方向乘子解决了网络中由于稀疏矩阵转置导致部分解丢失的情况,并利用FISTA和UMAP算法加快了网络的输出速度。

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转让材料

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