[发明专利]结合证据折扣的深度超级学习机的局部放电模式识别方法在审
| 申请号： | 202011057921.3 | 申请日： | 2020-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN112183387A | 公开（公告）日： | 2021-01-05 |
| 发明（设计）人： | 蒋伟;张金水;王宇航;薛乃凡;许佳辉 | 申请（专利权）人： | 上海电力大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N20/00;G01R31/00 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 孙永申 |
| 地址： | 200090 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了结合证据折扣的深度超级学习机(deep super learner,DSL)的局部放电模式识别方法，主要包括以下步骤：(S1)信号采集：通过传感器收集局部放电信号；(S2)数据预处理：对原始信号进行去噪等处理；(S3)深度超级学习机初级诊断局部放电信号，构造出多个证据体的基本概率分配(basic probability assignment,BPA)；(S4)证据折扣：对步骤(S3)构造出的各个证据体的BPA进行证据折扣；(S5)构建新特征：将步骤(S4)折扣后的证据附加到原始特征数据中，并作为新的特征向量送入深度超级学习机进行下一次迭代；(S6)重复步骤(S3)‑(S5)，直到损失函数不再减小，得到最终的深度超级学习机输出的模式识别结果。与现有技术相比，本发明有着较高的识别准确度；对结果的可解释性强，具有广阔的市场前景和应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 结合 证据 折扣 深度 超级 学习机 局部 放电 模式识别 方法 | ||
【主权项】：
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