基于卷积神经网络与迁移学习的高阻故障检测
信号处理
2019-04-19 v1
摘要
本通讯提出一种使用卷积神经网络（CNN）的新型高阻故障（HIF）检测方法。与传统人工神经网络相比，CNN具有平移不变性，并且尽管输入数据存在方差和噪声，仍能准确检测HIF。采用迁移学习方法来应对训练数据稀少的系统这一常见挑战。大量研究已证明使用基于CNN的方法进行HIF检测的准确性和有效性。
引用
@article{arxiv.1904.08863,
title = {Convolutional Neural Network and Transfer Learning for High Impedance Fault Detection},
author = {Rui Fan and Tianzhixi Yin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.08863},
year = {2019}
}