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针对传统的模型在风力发电机异常识别过程中存在识别准确率差的问题,本文提出基于CNN的异常识别方法.将输入的属性值数据转换为方阵生成许多大小相同的风机属性图片,通过训练海量图片,不断调整模型参数,得出CNN模型各层结构,通过图片的二分类问题实现风机状态的判断.
基于CNN的风力发电机异常识别
【摘 要】
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针对传统的模型在风力发电机异常识别过程中存在识别准确率差的问题,本文提出基于CNN的异常识别方法.将输入的属性值数据转换为方阵生成许多大小相同的风机属性图片,通过训练
【机 构】
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中国人民大学附属中学,北京,100080东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳,110004;
【出 处】
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中国科技纵横
【发表日期】
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2018年21期
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