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一种多任务学习下的CNN绝缘子老化光谱分类方法

基本信息

申请号	CN202110704967.8	申请日	-
公开（公告）号	CN113361628A	公开（公告）日	2021-09-07
申请公布号	CN113361628A	申请公布日	2021-09-07
分类号	G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I	分类	计算；推算；计数;
发明人	陈林聪;李欣然;张瑞恩;符小桃	申请（专利权）人	海南电网有限责任公司电力科学研究院
代理机构	广州三环专利商标代理有限公司	代理人	颜希文
地址	570100海南省海口市龙华区海瑞后路23号
法律状态	-

摘要

本发明提供一种多任务学习下的CNN绝缘子老化光谱分类方法，包括下列步骤：将绝缘子老化图像数据进行归一化，并划分为训练数据以及待处理数据，构建包含交叉熵损失函数的CNN判别网络，将第一训练数据输入CNN判别网络中进行训练，获得CNN判别网络中的第一参数值；构建包含认证目标损失函数的CNN认证网络，将所述第一参数值作为所述CNN认证网络的初值，将第一训练数据输入CNN认证网络中进行训练，获得CNN判别网络中的第二参数值；构建包含整体目标损失函数的CNN属性判别网络，将所述第二参数值作为所述CNN属性判别网络的初值，将所述第一训练数据、第二训练数据输入所述CNN属性判别网络中进行训练，获得分类结果。