《表4 缺陷分类准确率(BPNN)》
通过对比试验结果可看出,基于多层卷积神经网络的分类模型,在故障分类的准确度和召回率上都明显好于另外两种模型。SVM和BPNN两种模型对缺陷类型的识别效果很差,几乎没有起到分类的效果,这两种模型的召回率平均在65%左右。而基于多层卷积神经网络的分类模型能对缺陷类型有较好的分类,且具有80%左右的召回率,因此可在故障诊断中起到较好的识别作用,应用性较强。
图表编号 | XD00130189900 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.03.10 |
作者 | 黄雪莜、张宇、马书恒、焦夏男、郑佳滨、熊俊 |
绘制单位 | 广东电网有限责任公司广州供电局、广东电网有限责任公司广州供电局、广东电网有限责任公司广州供电局、广东电网有限责任公司广州供电局、广东电网有限责任公司广州供电局、广东电网有限责任公司广州供电局 |
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