摘要：為監(jiān)測電網(wǎng)系統(tǒng)中機(jī)房柜門開關(guān)狀態(tài),避免產(chǎn)生安全隱患和財(cái)產(chǎn)損失,提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)房柜門開關(guān)狀態(tài)識(shí)別方法。該方法以ZFNet卷積模型作為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò),通過引入數(shù)據(jù)擴(kuò)充防止過擬合現(xiàn)象產(chǎn)生,并使用遷移學(xué)習(xí)及批標(biāo)準(zhǔn)化方法加快網(wǎng)絡(luò)收斂速度,提升了識(shí)別精度。以電網(wǎng)系統(tǒng)機(jī)房中的機(jī)柜門開關(guān)狀態(tài)圖像作為分類對(duì)象進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能避免人工提取特征的局限性,識(shí)別精度滿足實(shí)際監(jiān)控要求。
注：因版權(quán)方要求，不能公開全文，如需全文，請咨詢雜志社
