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摘要
本发明公开了一种基于残差网络与多尺度特征融合的GIS放电波形检测方法,包括：获取原始放电波形数据并标记类别标签,将所有样本数据进行打乱分为训练样本数据集和测试样本数据集；设计分类网络模型,并将训练样本数据集中的训练样本按批次传入该分类网络模型；使用交叉熵构造该分类网络模型的损失函数,在该分类网络模型的训练过程中使用随机梯度下降法,使得所述批训练样本在分类网络模型上的损失函数的平均值最小；将测试样本送入训练完成的分类网络模型中,得到检测结果。本方法由引入残差网络单元的全卷积网络提取放电波形特征,抑制了网络层数加深而带来的退化问题,提高了分类准确率。
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