[发明专利]一种基于卷积神经网络的高压电缆施工作业3D仿真培训系统可信度评估方法在审

专利信息
申请号: 202010975180.0 申请日: 2020-09-16
公开(公告)号: CN112163743A 公开(公告)日: 2021-01-01
发明(设计)人: 吴倩;赵贤;王誉博;乔卉;龚庆武 申请(专利权)人: 广东电网有限责任公司广州供电局
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/20
代理公司: 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 代理人: 鲁力
地址: 510620 广*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 暂无信息 说明书: 暂无信息
摘要: 发明涉及一种基于卷积神经网络的高压电缆施工作业3D仿真培训系统可信度评估方法,首先根据专家的意向对仿真培训系统进行多次打分,然后根据专家分数的范围随机生成大量数据,对数据进行计算并得到评判结果。以此得到海量数据样本。其次通过设置批处理数量为较大定值,训练次数为较小定值,得到测试样本的错误率,错误率最小的网络结构即为最佳网络结构。然后,在最佳网络结构下,减少批处理数量,增加训练次数,使错误率降为0,从而得到训练好的网络结构参数。最后,在每次专家打分之后,输入到训练好的网络中,即可得到评判结果,无需再次训练。该方法能够准确快速获得评判结果,灵敏度高,不受指标权重系数的影响,具有很高的可靠性。
搜索关键词: 一种 基于 卷积 神经网络 高压 电缆 施工 作业 仿真 培训 系统 可信度 评估 方法
【主权项】:
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