基于多尺度網(wǎng)絡(luò)的絕緣子自曝狀態(tài)智能認(rèn)知方法研究[其他][其他]

針對(duì)已有絕緣子狀態(tài)識(shí)別模型，以及深層網(wǎng)絡(luò)尺度和交叉熵?fù)p失函數(shù)的缺陷，仿照運(yùn)維人員檢修模式，即依據(jù)評(píng)測(cè)結(jié)果的可信度動(dòng)態(tài)決策，基于多尺度網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了一種絕緣子自曝狀態(tài)智能認(rèn)知方法。首先，面向定位歸一化化預(yù)處理后的絕緣子圖像，基于ResNet-18增加不同結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)分支提高網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)不同分辨率的能力，同時(shí)在網(wǎng)絡(luò)末端添加多尺度信息融合模塊；其次，隨機(jī)配置網(wǎng)絡(luò)面向多個(gè)尺度特征，構(gòu)建了泛化的自曝狀態(tài)分類認(rèn)知準(zhǔn)則；最后，為了評(píng)測(cè)自曝狀態(tài)分類認(rèn)知結(jié)果的可信度，基于定義的誤差指標(biāo)自調(diào)節(jié)多尺度網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，重構(gòu)不確定認(rèn)知結(jié)果約束下的特征向量和分類認(rèn)知準(zhǔn)則，以進(jìn)行自曝狀態(tài)再認(rèn)知。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，與其他方法相比，所提出的智能認(rèn)知方法增強(qiáng)了模型的泛化能力和認(rèn)知精度。

發(fā)表于：7/28/2021 4:49:00 PM