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利用卷积神经网络(CNN)提取水表故障特征,提出一种基于CNN的水表故障检测方法,并通过大量实验对检测模型进行参数优化.对比实验结果表明,所提方法相比于支持向量机和集成学习方法,具备更高的检测性能,且检测精度满足实用需求.
基于卷积神经网络的水表故障检测算法
【摘 要】
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利用卷积神经网络(CNN)提取水表故障特征,提出一种基于CNN的水表故障检测方法,并通过大量实验对检测模型进行参数优化.对比实验结果表明,所提方法相比于支持向量机和集成学习
【机 构】
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福州大学物理与信息工程学院,智恒科技股份有限公司
【出 处】
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福州大学学报:自然科学版
【发表日期】
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2020年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61671152),住房和城乡建设部科技资助项目(2017-R2-016)
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