典型文献
基于改进自私羊群算法的光伏红外热图像热斑识别方法
文献摘要：
针对光伏发电中红外热图像识别准确率低,泛化能力差的问题,提出一种基于红外热图像与改进自私羊群算法的热斑识别方法.首先模仿深度学习分类训练的过程制作数据集,然后基于高斯分布提出一种热斑识别函数,接着将改进生存价值和训练过程后的自私羊群算法使用数据集对热斑识别函数中的位置参数进行寻优,随后导入各类测试图片,在经过双边滤波后使用热斑识别函数进行逐点计算,最后将计算的结果进行阈值分割,得到热斑检测结果图.实验结果表明,该模型训练得到的热斑识别函数由于高斯分布的集中性可以有效地对热斑进行诊断,同时抑制边缘干扰和突出细节特征.由于改进自私羊群算法优异的寻优能力,可以极大地提高模型的寻优效率,为基于红外热图像的光伏热斑识别提供了一种新的思路和方法.
文献关键词：
红外热图像;光伏发电;高斯分布;自私羊群算法;热斑
中图分类号：
作者姓名：
孙海蓉;周映杰;张镇韬;赵振凯
作者机构：
华北电力大学自动化系,河北省保定市 071003
文献出处：
引用格式：
[1]孙海蓉;周映杰;张镇韬;赵振凯-.基于改进自私羊群算法的光伏红外热图像热斑识别方法)[J].中国电机工程学报,2022(24):8942-8950,中插13
A类：
自私羊群算法,羊群算法
B类：
红外热图像,光伏发电,中红外,图像识别,识别准确率,泛化能力,分类训练,作数,高斯分布,训练过程,使用数据,位置参数,双边滤波,逐点,阈值分割,热斑检测,模型训练,练得,集中性,细节特征,寻优能力,极大地提高,优效,光伏热斑,思路和方法
AB值：
0.198909
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