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公开(公告)号：CN113850028A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111437452.2
申请日：2021-11-30
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于堆叠异构残差网络的换流阀冷却方式分类方法及装置，包括：将集成了有监督分类算法和无监督聚类算法的基础分类器库堆叠于深度残差网络，构建堆叠异构残差网络模型；获取初始数据集，并将初始数据集划分为训练集和测试集；利用训练集对构建的堆叠异构残差网络模型进行学习训练；利用测试集对训练完成的堆叠异构残差网络模型进行验证评价，获得分类评价指标，并根据分类评价指标判断到模型满足预设分类效果时，获取待测数据，并利用训练完成的堆叠异构残差网络模型进行冷却方式分类，获得待测数据的冷却方式推荐结果。本发明实现了冷却方式的快速选择，增强了模型的泛化能力，且明显提高了冷却方式的分类准确率。
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公开(公告)号：CN113850028B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111437452.2
申请日：2021-11-30
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于堆叠异构残差网络的换流阀冷却方式分类方法及装置，包括：将集成了有监督分类算法和无监督聚类算法的基础分类器库堆叠于深度残差网络，构建堆叠异构残差网络模型；获取初始数据集，并将初始数据集划分为训练集和测试集；利用训练集对构建的堆叠异构残差网络模型进行学习训练；利用测试集对训练完成的堆叠异构残差网络模型进行验证评价，获得分类评价指标，并根据分类评价指标判断到模型满足预设分类效果时，获取待测数据，并利用训练完成的堆叠异构残差网络模型进行冷却方式分类，获得待测数据的冷却方式推荐结果。本发明实现了冷却方式的快速选择，增强了模型的泛化能力，且明显提高了冷却方式的分类准确率。
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