【摘 要】
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为了进一步提高电力变压器故障诊断的识别能力,提出了一种基于堆栈稀疏降噪自动编码器(stacked sparse denoising auto-encoder,SSDAE)的新型深度学习电力变压器故障诊断新方
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为了进一步提高电力变压器故障诊断的识别能力,提出了一种基于堆栈稀疏降噪自动编码器(stacked sparse denoising auto-encoder,SSDAE)的新型深度学习电力变压器故障诊断新方法,较好地解决了传统电力变压器故障诊断方法识别率低及特征提取能力差的问题。SSDAE模型首先使用大量的无标签数据,采用逐层贪婪法进行无监督预训练;然后将模型的最后一层连接Softmax分类器,使用带有故障类型的数据进行微调;最终通过实例数据证明,与三比值法和基于支持向量机(support vector
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在追求正义的道路上，存在着两种取向，分别是：追求实质正义与追求程序正义。所谓实质正义，就是指不考虑通过何种手段与过程，追求结果上的公平与公正，实质正义是正义的真正归宿。而程序正义则是一种过程上的正义，如罗尔斯说，程序正义“不存在任何有关结果正当性的独立标准，但是存在着有关形成结果的过程或者程序正当性和合理性的独立标准，因此只要这种正当的程序得到人们恰当的遵守和实际的执行，由它所产生的结果就应被视为
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