【摘 要】
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为了增强自编码器的特征提取能力,更好的利用变压器故障时产生的大量无标签数据,将批量标准化(Batch Normalizaion,BN)引入了传统堆栈自编码器(Stacked auto-encoder,SAE)的
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为了增强自编码器的特征提取能力,更好的利用变压器故障时产生的大量无标签数据,将批量标准化(Batch Normalizaion,BN)引入了传统堆栈自编码器(Stacked auto-encoder,SAE)的编码和解码过程,形成了改进堆栈自编码器(BN-SAE)。以单层AE作为底层网络,输入样本为变压器油中溶解气体含量,通过仿真确定神经网络的结构,用无标签数据对网络进行无监督学习,提取变压器故障特征信息,最后输入有标签数据通过反向传播算法对网络进行微调。算例分析表明,BN-SAE相比于传统的SAE与AE
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