[发明专利]一种基于遗传算法特征参数优化的瓷绝缘子损伤神经网络识别方法在审
| 申请号： | 202110617866.7 | 申请日： | 2021-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN113361383A | 公开（公告）日： | 2021-09-07 |
| 发明（设计）人： | 焦敬品;赵博生 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 刘萍 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于遗传算法特征参数优化的瓷绝缘子损伤神经网络识别方法，属于无损检测领域。本发明采集了三类不同的瓷绝缘子试件的声信号，将采集到的声信号使用基于幅值的方法进行声信号截取，提取了三类不同的特征参数，分别为时域、形状和小波能量特征参数共32个，优化了BP神经网络输入参数，包括输入‑隐含层传递函数、隐含‑输出层传递函数和学习率。利用遗传算法优化特征值矩阵，确定了优化后的神经网络输入特征值；将测试样本特征参数按照优化的结果进行构造，并输入到训练后的BP神经网络模型中进行识别；通过计算测试样本与各类不同瓷绝缘子信号训练样本的匹配度，实现了瓷绝缘子损伤状态的高效识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 遗传 算法 特征 参数 优化 绝缘子 损伤 神经网络 识别 方法 | ||
【主权项】：
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