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公开(公告)号：CN115587329A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211190570.2
申请日：2022-09-28
Applicant: 山东大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于故障分类技术领域，提供了一种基于卷积神经网络提取特征的配电网故障分类方法及系统，本发明中对配电网故障分类时采用的配电网故障分类模型中，采用深度学习中的卷积神经网络当作特征提取器，进行自适应故障特征提取，保证了故障数据在非线性和随机性增加情况下的的特征提取能力，同时在分类前将故障数据变换为更适用于卷积神经网络输入的二维图形式，以时频谱灰度图的形式输入到卷积神经网络中进行特征自学习和分类等，保证了分类的准确率。
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