一种基于迁移学习的电力通信网故障检测方法

    公开(公告)号:CN110995475A

    公开(公告)日:2020-04-10

    申请号:CN201911141903.0

    申请日:2019-11-20

    Abstract: 本发明涉及一种基于迁移学习的电力通信网故障检测方法,结合卷积神经网络和迁移学习,利用实际网络拓扑结构和实验网络局部网络拓扑的关联性,将已训练的多个局部网络模型的特征相互集成,通过少量实际网络故障样本进行迁移参数学习,得到实际网络故障诊断模型,从而实现一个可用、准确而全面的智能化电力通信网故障检测技术,扩大了故障诊断技术的适用性。本发明则创新地结合卷积神经网络和迁移学习这两种方法的优势,充分利用故障告警数据之间的特征相关性,以及不同网络拓扑的网络节点关联度等特征的相似性,对实际网络中的故障数据进行准确而全面的智能化检测。

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