【摘 要】
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针对电力通信网故障的特征自学习提取与诊断问题,提出一种栈式相关性稀疏自编码(Stacked RelationalSparse Autoencoder, SRAE)深度神经网络的电力通信网故障诊断方法。将电
【机 构】
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太原科技大学电子信息工程学院,太原工业学院自动化系,国网山西省电力公司信息通信分公司
【基金项目】
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山西省重点研发计划重点项目资助(201703D 111027);国网山西省电力公司科学技术项目资助~~
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针对电力通信网故障的特征自学习提取与诊断问题,提出一种栈式相关性稀疏自编码(Stacked RelationalSparse Autoencoder, SRAE)深度神经网络的电力通信网故障诊断方法。将电力通信网中MIB(Management Information Base)变量状态数据编码为二进制序列作为训练数据,浅层单一的自编码网络对故障的自学习、特征提取能力不足。因此,首先将稀疏性限制和输入数据相关性限制融入自编码网络,构成相关性稀疏自编码神经网络(Relational Sparse Autoen
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