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申请/专利权人:兰州理工大学
摘要:本发明公开了一种基于WGAN‑GP和Inception‑Resnet‑v2变压器局部放电模式的识别方法,包括以下步骤:获取训练数据,所述训练数据包括多种局部放电类型的PRPD谱;根据所述PRPD谱构建初始样本,并划分为训练集和测试集;利用训练集训练WGAN‑GP模型,并通过训练好的所述WGAN‑GP模型生成扩充样本;采用所述扩充样本训练Inception‑Resnet‑v2模型,并通过训练好的所述Inception‑Resnet‑v2模型测试集进行识别;本发明能够克服传统的统计参数分析方法在特征提取和特征选择上的主观性与局限性,以及样本匮乏导致分类器泛化能力不足和识别准确率较低的问题。
主权项:1.一种基于WGAN-GP和Inception-Resnet-v2变压器局部放电模式的识别方法,其特征在于,包括以下步骤:获取训练数据,所述训练数据包括多种局部放电类型的PRPD谱;根据所述PRPD谱构建初始样本,并划分为训练集和测试集;利用训练集训练WGAN-GP模型,并通过训练好的所述WGAN-GP模型生成扩充样本;采用所述扩充样本训练Inception-Resnet-v2模型,并通过训练好的所述Inception-Resnet-v2模型测试集进行识别。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 兰州理工大学 一种基于WGAN-GP和Inception-Resnet-v2变压器局部放电模式识别方法
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