[发明专利]一种基于DS证据理论的融合局部放电类型识别方法在审
| 申请号： | 202011390581.6 | 申请日： | 2020-12-02 |
| 公开（公告）号： | CN112686093A | 公开（公告）日： | 2021-04-20 |
| 发明（设计）人： | 代少升;任忠;刘小兵;赖智颖 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G01R31/12;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 400065*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明申请保护一种基于DS证据理论的融合局部放电类型识别方法。涉及涉及电力系统、深度学习技术及图像处理技术等领域。该方法首先利用卷积神经网络输入局部放电PRPD图谱图像特征进行识别得到识别率，然后提取PD信号的统计特征输入SVM分类器得到分类概率，最后利用DS证据理论对两种概率进行局部放电类型的融合判别。相比传统的支持向量机(SVM)和反向传播神经网络(BPNN)算法，本文提出方法的正确识别率显著提升，尤其对相似度较高的两种缺陷识别率提升效果明显，具有较好的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 ds 证据 理论 融合 局部 放电 类型 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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