[发明专利]一种基于ABC优化神经网络的接触网故障类型识别方法在审
| 申请号： | 202011188829.0 | 申请日： | 2020-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN112270270A | 公开（公告）日： | 2021-01-26 |
| 发明（设计）人： | 易灵芝;蒋甘霖;谭貌;苏永新;陈智勇;彭寒梅;邓成 | 申请（专利权）人： | 湘潭大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 411105 *** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本文公开发明一种基于ABC优化神经网络的接触网故障类型识别方法。具体包括以下步骤：输入接触网状态检测特征数据，对数据进行预处理并生成训练样本集与测试样本集；使用训练样本集对神经网络进行训练，在训练过程中使用人工蜂群算法(ABC)对神经网络的权值与阈值进行优化、调整；在训练好的神经网络中输入测试样本集，得出接触网故障类型识别的结果。本发明方法可以提高接触网故障类型识别精度，具有一定的应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 abc 优化 神经网络 接触 故障 类型 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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