| 深度信念网络在故障指示器检测中的应用 |
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| 引用本文： | 阳武,李倩,赵继生,高强,余萍.深度信念网络在故障指示器检测中的应用[J].传感器与微系统,2015(7):155-157. |
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| 作者姓名： | 阳武 李倩 赵继生 高强 余萍 |
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| 作者单位： | 华北电力大学电气与电子工程学院,河北保定,071003 |
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| 摘 要： | 电子产品在生产过程中需进行产品检测,以故障指示器的检测为例,结合深度信念网络(DBN)技术实现了自动检测.深度信念网络由于其具有无监督预训练的优势,将其应用于实际系统,对现场的故障指示器视频图像的动作状态进行了分类实验.实验结果表明:深度信念网络分类算法相比于支持向量机(SVM)分类算法和BP分类算法有明显的优势,正确识别率达到了100％.该算法在产品检验的应用中满足生产测试的要求,且降低了人工测试的劳动强度,缓解了视觉疲劳问题.
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| 关 键 词： | 深度信念网络 产品检测 故障指示器 分类实验 正确识别率 |
Application of deep belief network in fault indicator detection |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | deep belief network (DBN) product inspection fault indicator classification experiment accuracy recognition rate |
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