典型文献
基于标签平滑半监督GAN的漏缆故障类型识别算法
文献摘要：
与传统天线相比,泄漏同轴电缆在狭长的传播空间(例如隧道)中具有均匀的电磁信号覆盖特性.泄漏电缆的长期使用以及人为因素不可避免地会导致故障,而不同故障需要不同的处理方法,因此对于漏缆故障类型的识别就极为重要.该文章提出了一种基于标签平滑半监督生成对抗网络(Semi-supervised Generative Adversarial Networks,SSGAN)的漏缆故障类型识别算法.该算法可以利用少量标记数据与大量非标记数据实现较强的分类能力,解决了数据获取困难、标记成本高等问题,并使用了标签平滑技术,使得无监督学习过程更加稳定.实验结果表明,该模型在故障的类型识别下表现良好,使用相同标记数据集的情况下,分类正确率比其他模型更高;相同正确率的情况下,该SSGAN模型使用的标记数据比其他模型更少.
文献关键词：
半监督生成对抗网络;输入阻抗谱法;故障识别;漏缆监测
中图分类号：
作者姓名：
高文笃;刘太君
作者机构：
宁波大学信息科学与工程学院,宁波315211
文献出处：
引用格式：
[1]高文笃;刘太君-.基于标签平滑半监督GAN的漏缆故障类型识别算法)[J].无线通信技术,2022(01):11-14,19
A类：
SSGAN,输入阻抗谱法
B类：
标签平滑,故障类型识别,识别算法,天线,同轴电缆,狭长的,电磁信号,信号覆盖,覆盖特性,泄漏电缆,人为因素,半监督生成对抗网络,Semi,supervised,Generative,Adversarial,Networks,记数,非标记,数据获取,记成,无监督学习,学习过程,别下,同正,模型使用,故障识别,漏缆监测
AB值：
0.305017
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