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基于DNN-SVM的无线专网设备故障识别与定位系统研究
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作者 蒋跃宇 夏凌 +2 位作者 蒋冰越 韩伟 王康 《测试技术学报》 2024年第4期435-440,共6页
针对电力无线专网系统中故障识别与定位问题,提出了一种基于DNN-SVM的解决方案。电力无线专网系统在面临故障时往往难以及时、准确地进行故障识别和定位,给运维和维修工作带来了困难。本文通过专用设备对电力无线专网系统的实时数据进... 针对电力无线专网系统中故障识别与定位问题,提出了一种基于DNN-SVM的解决方案。电力无线专网系统在面临故障时往往难以及时、准确地进行故障识别和定位,给运维和维修工作带来了困难。本文通过专用设备对电力无线专网系统的实时数据进行采集,包括信号强度、信号质量、 CPE运行状态等信息,构建一个DNN-SVM算法,以同时实现无线专网故障识别与故障定位,通过DNN判别故障状态,多层二分类SVM判别故障类型。通过在实际电力无线专网数据集上进行实验和验证,对于单组数据的判别时间在毫秒级,而综合平均准确率为80%。 展开更多
关键词 无线专网 深度学习 支持向量机 故障检测
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