【摘 要】
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高光谱图像具有图谱合一、光谱范围广及分辨率高等优势,能精细化地反映物质微观特性.为此,引入高光谱成像技术以非接触式预测绝缘子污秽度.考虑到极限学习机具有学习效率高和
【机 构】
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西南交通大学信息科学与技术学院,西南交通大学电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61871335);中央高校前沿交叉基础研究项目(A0920502051814-5);特高压直流线路污秽状态遥测技术及系统开发(SGTYHT/15-JS-191);西南交通大学博士研究生创新基金项目(D-CX201925)资助
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高光谱图像具有图谱合一、光谱范围广及分辨率高等优势,能精细化地反映物质微观特性.为此,引入高光谱成像技术以非接触式预测绝缘子污秽度.考虑到极限学习机具有学习效率高和泛化能力强等优点,提出基于正则化约束极限学习机的绝缘子污秽度预测(extreme learning machine-insulator pollution degree prediction,ELMIPDP)模型.此外,为进一步提升预测性能,引入层次极限学习机从复杂的高光谱图像中学习出有效、抽象、判决性特征表示,继而建立基于层次极限学习机的绝缘
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