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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

发明专利有效专利

申请号：CN202011057921.3
申请人：上海电力大学
申请日：2020-09-30
主分类号：G06K9/00
公开（公告）日：2021-01-05
公开/公告号：CN112183387A

委托购买

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。

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