【摘 要】
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针对深度神经网络(DNN)在电缆故障检测中的应用问题,文中讨论了接地故障、短路故障和开路故障三种故障类型,分析了DNN模型的前向无监督预训练与反向微调参数两个训练步骤,并
【基金项目】
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2017年广州市番禺区创新领军团队项目(2017-R01-7)
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针对深度神经网络(DNN)在电缆故障检测中的应用问题,文中讨论了接地故障、短路故障和开路故障三种故障类型,分析了DNN模型的前向无监督预训练与反向微调参数两个训练步骤,并进一步提出了基于DNN的电缆故障检测方法,该方法包括模型训练与实时检测两部分。前者利用基于Matlab平台的电缆故障仿真数据完成DNN模型训练,后者利用准确的DNN模型实现电缆故障的实时检测。仿真算例结果表明,通过反向微调参数能够保障DNN模型的准确性,相比于支持向量机(SVM)与BP神经网络算法(BP-NN),文中所提出基于DNN的电缆
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