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基于深度学习的电厂电力设备运行状态研究
文献摘要：
为实现对电力设备有效管理,应对深度学习算法合理应用.本文分析了深度学习算法中多特征融合的对象分类模型建立,提出以异构硬件平台为基础的电力设备状态检测技术应用,以及以嵌入式平台为基础的电力设备检测相关内容,并且对电厂电力设备深度学习检测实际应用进行解释,为电厂稳定运行提供支持.
文献关键词：
电厂电力设备;深度学习;运行状态
中图分类号：
作者姓名：
杨胜仪;肖毓增;陈文清;林东彪
作者机构：
福建华电福瑞能源发展有限公司池潭水力发电厂
文献出处：
引用格式：
[1]杨胜仪;肖毓增;陈文清;林东彪-.基于深度学习的电厂电力设备运行状态研究)[J].电力设备管理,2022(22):102-104,109
A类：
B类：
电厂电力设备,设备运行状态,备有,有效管理,深度学习算法,合理应用,多特征融合,分类模型,硬件平台,设备状态,状态检测,检测技术应用,嵌入式平台,电力设备检测
AB值：
0.3148
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