典型文献
基于判别式深度置信网络的智能电缆隧道缺陷检测技术研究
文献摘要：
针对智能电缆隧道缺陷检测的需求,提出了一种基于判别式深度置信网络的电缆缺陷检测技术.其通过结合神经网络与Softmax回归层模型,构建了判别式深度置信网络模型,并将智能设备采集的图像信息作为训练集进行无监督贪婪训练.同时为了进一步提高缺陷检测能力,构建了损失函数与惩罚函数,并利用梯度下降法对网络模型进行反向无监督训练.仿真结果表明,所提算法相对于现有算法能够更加准确地识别出电缆缺陷,且对于不同类型的缺陷均具有良好的适用性.
文献关键词：
电缆隧道;缺陷检测;判别式深度置信网络;惩罚函数
中图分类号：
作者姓名：
黄振宁;赵永贵;许志亮;温飞;张成
作者机构：
国网山东省电力公司,山东济南250000;国网山东省电力公司临沂供电公司,山东临沂276000;国网山东省电力公司青岛供电公司,山东青岛266000;山东科华电力技术有限公司,山东济南250101
文献出处：
引用格式：
[1]黄振宁;赵永贵;许志亮;温飞;张成-.基于判别式深度置信网络的智能电缆隧道缺陷检测技术研究)[J].电子设计工程,2022(20):103-107
A类：
判别式深度置信网络,智能电缆
B类：
电缆隧道,隧道缺陷,缺陷检测,电缆缺陷,Softmax,层模型,智能设备,图像信息,训练集,贪婪,检测能力,损失函数,惩罚函数,梯度下降法,无监督训练
AB值：
0.198822
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