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题名基于图知识推理的输电线路缺销螺栓识别方法
被引量:3
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作者
赵振兵
王睿
赵文清
张珂
翟永杰
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机构
华北电力大学电子与通信工程系
华北电力大学复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心
华北电力大学河北省电力物联网技术重点实验室
华北电力大学控制与计算机工程学院
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出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2023年第2期372-380,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(61871182,U21A20486)
河北省自然科学基金项目(F2020502009,F2021502008,F2021502013)。
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文摘
针对输电线路缺销螺栓识别任务中存在的视觉不可分与样本不平衡问题,提出了基于图知识推理的输电线路缺销螺栓识别方法。首先通过知识表达模块学习到各类螺栓有判别力特征的类别表示;然后深入挖掘螺栓数据集中螺栓种类之间的相关性,提取出标签共现信息;最后将类别表示作为输入特征,以静态图和动态图的相关概率矩阵表征标签共现信息,通过知识推理模块完成图知识的传播与增强,从而实现缺销螺栓的识别。在实验阶段,将所选取的3类金具上的6种螺栓作为实验对象。对比实验结果表明,本文方法对缺销螺栓的识别效果优于其他方法,较原始模型提升了9.13%的准确率。消融实验结果表明,本文所提取的螺栓类别表示、静态图及动态图信息均能够提升缺销螺栓的识别效果。
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关键词
输电线路
螺栓
缺销识别
图知识推理
知识表达
标签依赖
图卷积网络
类别表示
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Keywords
Transmission line
Bolt
Pin-missing recognition
Graph knowledge reasoning
knowledge expression
Tag dependencies
Graph Convolutional Networks
Category representation
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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