发明专利已授权

一种基于一维迁移学习卷积神经网络集成模型的供水管网泄漏检测与定位方法

📄 申请号：CN202110308422.5 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2021-03-23

公开号

CN113111923B

公开日

2024-08-02

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_241

IPC 分类号

G06F18_241 , G06N3_0464 , G06N3_096 , G06N3_045 , G06N3_006 , G06F18_214 , G06F18_22 , G06Q50_06 ,

技术画像

所属领域

卷积神经网络卷积神经网络迁移学习集成学习

应用场景

供水管网监测, 管道泄漏检测, 智慧城市, 城市基础设施运维, 水务管理

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摘要

本发明公开一种基于一维迁移学习卷积神经网络集成模型的供水管网泄漏检测与定位方法，首先，使用源域数据预训练多个不同参数的源任务1DCNN，使得这些1DCNN在源域数据上达到优秀的分类性能。其次，迁移源域预训练的1DCNN，以较小的学习率微调参数来实现目标域的模型训练，获得多个迁移学习的一维卷积神经网络(TL1DCNN)。然后，使用粒子群优化算法优化获得各个TL1DCNN的权重系数，最终得到一维迁移学习卷积神经网络集成模型。将本发明提出的方法在分类准确率，召回率，F_score，混淆矩阵等指标表现较好。对比结果表明，本发明提出的方法在准确性和鲁棒性方面具有更好的表现。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种钌炭催化剂及其制备方法与应用

当前第 / 件

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