【摘 要】
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为了保证电力系统的正常运行,提高电站变压器裂纹图像的识别精度,提出基于改进神经网络算法的变电站变压器裂纹图像识别模型。首先收集变电站变压器裂纹图像,并进行去噪处理,
【机 构】
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国网江苏省电力公司无锡供电公司,国网江苏省电力公司电力科学研究院,国网江苏省电力公司
【基金项目】
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基金项目:图像智能感知物联网技术在变电站中的应用研究(J2016056)
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为了保证电力系统的正常运行,提高电站变压器裂纹图像的识别精度,提出基于改进神经网络算法的变电站变压器裂纹图像识别模型。首先收集变电站变压器裂纹图像,并进行去噪处理,然后提取变电站变压器裂纹图像的特征,并对特征进行无量纲化处理,最后采用神经网络建立变电站变压器裂纹图像识别模型,并对神经网络的不足进行相应改进,在Matlab 2014R平台上进行变电站变压器裂纹图像识别的仿真测试,结果表明,改进神经网络不仅能够获得较好的变电站变压器裂纹图像识别结果,而且识别速度也能够满足变电站变压器裂纹图像检测的要求。
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