[发明专利]一种多任务学习下的CNN绝缘子老化光谱分类方法有效
| 申请号： | 202110704967.8 | 申请日： | 2021-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN113361628B | 公开（公告）日： | 2023-04-14 |
| 发明（设计）人： | 陈林聪;李欣然;张瑞恩;符小桃 | 申请（专利权）人： | 海南电网有限责任公司电力科学研究院 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 颜希文 |
| 地址： | 570100 海*** | 国省代码： | 海南;46 |
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| 摘要： | 本发明提供一种多任务学习下的CNN绝缘子老化光谱分类方法，包括下列步骤：将绝缘子老化图像数据进行归一化，并划分为训练数据以及待处理数据，构建包含交叉熵损失函数的CNN判别网络，将第一训练数据输入CNN判别网络中进行训练，获得CNN判别网络中的第一参数值；构建包含认证目标损失函数的CNN认证网络，将所述第一参数值作为所述CNN认证网络的初值，将第一训练数据输入CNN认证网络中进行训练，获得CNN判别网络中的第二参数值；构建包含整体目标损失函数的CNN属性判别网络，将所述第二参数值作为所述CNN属性判别网络的初值，将所述第一训练数据、第二训练数据输入所述CNN属性判别网络中进行训练，获得分类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 任务 学习 cnn 绝缘子 老化 光谱 分类 方法 | ||
【主权项】：
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