基于卷积神经网络的机场助航灯故障诊断

• 作者: 姜巍
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 等光强图 故障诊断 深度学习 助航灯光
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 软件设计与开发
• 页码范围: 113-115,119,封2
• 页数: 5页
• 分类号: TP319
• 字数: 2982字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.182390

摘要

针对人工目视检测机场助航灯故障诊断效率较低且存在主观因素的弊端,提出一种基于卷积神经网络深度学习的助航灯故障自动诊断方法.该方法通过卷积网络模型自动提取图像特征,并对故障进行分类,最终实现助航灯故障自动诊断.用采集到的助航灯等光强图对网络模型进行训练,再用测试集对模型测试,测试集诊断结果准确度高达94.84％.通过理论和实验数据分析说明,训练后的卷积神经网络模型能对助航灯故障进行高效、准确的自动诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜巍		5	12	2.0	3.0