[发明专利]一种基于一维迁移学习卷积神经网络集成模型的供水管网泄漏检测与定位方法在审
| 申请号： | 202110308422.5 | 申请日： | 2021-03-23 |
| 公开（公告）号： | CN113111923A | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 周猛飞;徐银泽;杨彦辉;胡寅朝;郭添;蔡亦军;潘海天 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 陈升华 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于一维迁移学习卷积神经网络集成模型的供水管网泄漏检测与定位方法，首先，使用源域数据预训练多个不同参数的源任务1DCNN，使得这些1DCNN在源域数据上达到优秀的分类性能。其次，迁移源域预训练的1DCNN，以较小的学习率微调参数来实现目标域的模型训练，获得多个迁移学习的一维卷积神经网络(TL1DCNN)。然后，使用粒子群优化算法优化获得各个TL1DCNN的权重系数，最终得到一维迁移学习卷积神经网络集成模型。将本发明提出的方法在分类准确率，召回率，F_score，混淆矩阵等指标表现较好。对比结果表明，本发明提出的方法在准确性和鲁棒性方面具有更好的表现。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 卷积 神经网络 集成 模型 供水 管网 泄漏 检测 定位 方法 | ||
【主权项】：
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