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摘 要:本发明公开了一种基于深度信念网络的高压断路器故障诊断方法,具体步骤为,步骤1:选取实验所需的数据样本,将统一标准化后的样本数据按照特定比例分为测试样本和训练样本。步骤2:搭建并初始化DBN深度信念网络故障诊断模型。步骤3:将预训练集中的大量无标签样本或去标签样本从模型底部输入,采用逐层无监督贪婪学习对模型中RBM进行预训练;步骤4:采用遗传算法对整个模型进行微调,步骤5,将训练获得的高压断路器故障诊断模型对步骤1中的测试集样本进行故障分类,得出故障分类结果,并统计模型诊断准确率。本发明的一种基于深度信念网络的高压断路器故障诊断方法,能够对大数据量样本进行训练,来实现高压断路器故障诊断功能。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201810827990.4 | 专利名称: | 一种基于深度信念网络的高压断路器故障诊断方法 |
申请日: | 2018-07-25 | 申请/专利权人 | 西安工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 陕西省西安市金花南路19号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/62搜分类 电力搜索 |
公开/公告日: | 2018-12-25 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN109086817A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |