[发明专利]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有效
| 申请号： | 202111095213.3 | 申请日： | 2021-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN113743534B | 公开（公告）日： | 2022-06-07 |
| 发明（设计）人： | 胡昊;马鑫;郑野;尚毅梓;张长辉;李新凯;张红涛;李擎;钟凌;职保平 | 申请（专利权）人： | 黄河水利职业技术学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/06;G06N3/08;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 济南光启专利代理事务所(普通合伙) 37292 | 代理人： | 张瑜 |
| 地址： | 475004*** | 国省代码： | 河南;41 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 网络 变压器 气体 复合 成像 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于黄河水利职业技术学院，未经黄河水利职业技术学院许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202111095213.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种垃圾焚烧发电厂炉渣制砖浆料混合系统装置
- 下一篇：一种湿膜厚度调控方法
