【摘 要】
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为解决电力纹理图像精准识别率低下的问题,提出基于最优鉴别特征的电力模糊图像边缘纹理智能识别方法。在电力模糊图像的最优特征鉴别子集中,通过计算提取复杂度的方式,统计
【机 构】
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国网新疆电力有限公司; 国网乌鲁木齐供电公司;
【基金项目】
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国家自然科学青年基金(No.61581051)
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为解决电力纹理图像精准识别率低下的问题,提出基于最优鉴别特征的电力模糊图像边缘纹理智能识别方法。在电力模糊图像的最优特征鉴别子集中,通过计算提取复杂度的方式,统计图像纹理的邻类参量,完成基于最优鉴别特征的电力模糊图像边缘纹理参量提取。在此基础上,利用边缘神经网络中电力图像节点的分布情况,计算智能平滑参数,并根据现有模糊图像的具体数量,对识别流程进行完善创新,实现新型智能识别方法的搭建。与现有识别手段相比,应用基于最优鉴别特征的电力模糊图像边缘纹理智能识别方法后,横波、纵波电力纹理图像识别准确率的最大值均超过90%,精准识别率低下的问题得到有效解决。
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