公开(公告)号：CN116008733A

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202310273460.0

申请日：2023-03-21

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 张葛祥 ,  马松 ,  杨强 ,  刘启虞 ,  胡洋珩 ,  朱明

IPC: G01R31/08 ,  G01R31/52 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于集成深度神经网络的单相接地故障诊断方法，属于单相接地故障诊断技术领域，方法包括：S1.获取故障线路与非故障线路的历史数据和在线实时数据；S2.进行缺失值处理和标准化处理；S3.将历史数据划分为训练集和测试集；将在线实时数据定义为验证集；S4.建立单相接地故障诊断模型，将训练集和测试集输入到单相接地故障诊断模型中，进行模型训练；S5.在模型训练结束后保存最佳模型参数；S6.将验证集输入到最佳模型参数的单相接地故障诊断模型中，进行单相接地故障诊断，完成故障选线。本发明能够快速有效判别单相接地故障，相对于单一神经网络模型，能够显著提高故障选线准确率，确保故障选线结果的可靠性。

公开(公告)号：CN117611606A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311616586.X

申请日：2023-11-30

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 朱明 ,  胡洋珩 ,  董建平 ,  张葛祥 ,  杨强

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/136

Abstract: 本发明涉及医学图像分割技术领域，公开了一种脑部肿瘤图像的分割方法及相关产品，提出了多并行带多变异算子的拓展数值脉冲神经膜系统模型，该模型包含多个神经膜子系统，每个子系统包含多个神经元，每个神经元包含多个变异算子，该模型具有多变异算子并行性的特点，以空间换取时间，不仅降低多阈值分割的时间复杂度，且即便是在分割阈值数量和维度增加的情况下，仍可同时根据概率调整模型确定每个神经元的目标变异算子，以确定最优分割阈值，从而实现对脑部肿瘤图像进行分割，因此求解最优分割阈值的计算量也不会随阈值数量维度增加而迅速增加，极大的节省了模型运行计算时间，从而提高了脑部肿瘤图像的分割效率。