[发明专利]基于MATLAB神经网络的电能表故障分类方法及其装置在审
| 申请号： | 202010698744.0 | 申请日： | 2020-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN111814900A | 公开（公告）日： | 2020-10-23 |
| 发明（设计）人： | 满翠芳;左勇;朱若兰;钱亮;陈鹏杰 | 申请（专利权）人： | 安徽南瑞中天电力电子有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/06;G06N3/08 |
| 代理公司： | 合肥市泽信专利代理事务所(普通合伙) 34144 | 代理人： | 方荣肖 |
| 地址： | 237000 安徽省合肥市高新*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于MATLAB神经网络的电能表故障分类方法及其装置。该方法包括：提取电能表常见的故障类型及对应的软硬件特征，并建立故障种类矩阵和对应的特征数据矩阵；将故障类型作为神经网络的期望输出，对应的软硬件特征作为神经网络的输入，分别编码以作为神经网络的各组训练样本；根据输入层神经元数目和输出层神经元数目计算出隐含层神经元数目；构建神经网络，配置训练参数，并利用各组训练样本对神经网络进行训练；使用训练后的神经网络判断出电能表软硬件特征所对应的故障类型并进行分类。本发明无需人为手工进行分类，提高电能表故障分类效率，故障分类效果好，满足巨大任务量，提高检测效率，有利于智能电能表的推广、使用和发展。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 matlab 神经网络 电能表 故障 分类 方法 及其 装置 | ||
【主权项】：
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