基于机器学习与置信率的密封继电器重叠信号识别方法

    公开(公告)号:CN116756482B

    公开(公告)日:2024-08-30

    申请号:CN202310421746.9

    申请日:2023-04-19

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习与置信率的密封继电器重叠信号识别方法,首先,以密封继电器样本集一为研究对象,通过数据获取、信号预处理、特征提取、数据集构建、模型训练、参数优化等步骤,训练一个最优识别模型。其次,以密封继电器样本集二为研究对象,通过数据获取、信号预处理、特征提取、重叠集合构建、置信率计算等步骤,得到一个标准置信率。最后,以待测密封继电器为研究对象,通过数据获取、信号预处理、特征提取等步骤,构建多个待测集合,利用最优识别模型分别进行预测。根据预测结果,计算多个待测集合的置信率,与标准置信率进行对比,综合分析后得到重叠信号识别结果。本发明有效提升了密封继电器多余物检测的可靠性。

    基于机器学习与置信率的密封继电器重叠信号识别方法

    公开(公告)号:CN116756482A

    公开(公告)日:2023-09-15

    申请号:CN202310421746.9

    申请日:2023-04-19

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习与置信率的密封继电器重叠信号识别方法,首先,以密封继电器样本集一为研究对象,通过数据获取、信号预处理、特征提取、数据集构建、模型训练、参数优化等步骤,训练一个最优识别模型。其次,以密封继电器样本集二为研究对象,通过数据获取、信号预处理、特征提取、重叠集合构建、置信率计算等步骤,得到一个标准置信率。最后,以待测密封继电器为研究对象,通过数据获取、信号预处理、特征提取等步骤,构建多个待测集合,利用最优识别模型分别进行预测。根据预测结果,计算多个待测集合的置信率,与标准置信率进行对比,综合分析后得到重叠信号识别结果。本发明有效提升了密封继电器多余物检测的可靠性。

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