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[学位论文] 作者：陈同凡,
来源：华北电力大学 年份：2021
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[期刊论文] 作者：陈同凡,刘云鹏,裴少通,,
来源：广东电力 年份：2021
针对电力设备异常发热故障诊断过程中识别目标设备单一、红外数据集样本数目庞大、平均识别准确率较低和识别速率较低的问题,提出一种基于深度卷积神经网络的改进YOLOv3目标检测方法,识别和定位绝缘子、隔离开关触头、套管、线夹4类电力设备及其异常发热区域。......
[期刊论文] 作者：裴少通, 刘云鹏, 陈同凡, 武建华, 梁利辉,,
来源：电测与仪表 年份：2018
线路绝缘子是电力系统运行中的重要设备之一,准确判断绝缘子是否有缺陷问题,关系到整个电网的运行安全,为了提高故障诊断的准确率,提出了一种二进制支持向量机(SVM)分类器和...
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