[发明专利]一种深度学习中基于深度置信网络结构的电网故障检测方法在审
| 申请号： | 202310431635.6 | 申请日： | 2023-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN116452999A | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 邹谦;张玮;蔡启亮;钟怡晨;张秋阳;江泽灏;于声鑫;朱鹏宇;明彤彤;颜爽;王俊武;于卫锋 | 申请（专利权）人： | 国网山东省电力公司青岛市即墨区供电公司 |
| 主分类号： | G06V20/17 | 分类号： | G06V20/17;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 青岛华慧泽专利代理事务所(普通合伙) 37247 | 代理人： | 张洋 |
| 地址： | 266200 *** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及深度学习领域，尤其为一种深度学习中基于深度置信网络结构的电网故障检测方法，包括如下步骤：获取无人机巡航电网图像；对获取的无人机巡航电网图像进行预处理；将预处理后的电网图像输入至分类CNN主干网络中，对电网图像进行特征提取；再将经过特征提取获取的电网图像的特征向量输入至深度置信模块，得到分类的分数。本发明利用循环的结构使网络的输出不断逼近阈值之外，用循环结构让网络的输出不再模糊而是具有高置信度。通过置信的输出给予模型准确的优化方向，使得深度学习模型在图像识别任务上效果得到提升。间接对训练的优化做出贡献，直接为测试带来明确的结果，从而提高了网络分类的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 学习 基于 置信 网络 结构 电网 故障 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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