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基于脑启发视觉神经元网络输电线路部件识别的研究
基于脑启发视觉神经元网络输电线路部件识别的研究
作者:
匡载波
王江
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
现场可编程门阵列
神经元网络
部件识别
输电线路
摘要:
输电线路关键部件的检测对电力系统的设备安全及系统稳定运行起着关键作用.基于机器视觉和深度学习的输电塔线巡检技术检测耗能大,花费时间长,难以满足高效低耗与实时检测的要求.为了完成对输电线路部的快速准确识别,本文将生物视觉理论中特征提取计算模型和更为高效的脉冲神经网络相结合,提出了一种基于脑启发的多层神经元网络模型以模拟视觉感知的流程.在频率编码、突触电导和侧抑制连接等多种生物可信神经机制下,通过无监督脉冲放电时间依赖可塑性规则进行特征学习,并基于有监督规则进行识别和分类,验证了该模型在输电线路部件识别上的良好性能,并基于现场可编程门阵列芯片实现了所提出的神经元网络模型,为之后应用于输电线路故障的在线智能化检测提供了一种可能途径.
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文献信息
篇名
基于脑启发视觉神经元网络输电线路部件识别的研究
来源期刊
电力系统及其自动化学报
学科
工学
关键词
现场可编程门阵列
神经元网络
部件识别
输电线路
年,卷(期)
2020,(4)
所属期刊栏目
学术论文
研究方向
页码范围
14-20
页数
7页
分类号
TP391.9|TP337|TM726
字数
5211字
语种
中文
DOI
10.19635/j.cnki.csu-epsa.000401
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
王江
天津大学电气自动化与信息工程学院
124
1070
17.0
27.0
2
匡载波
天津大学电气自动化与信息工程学院
1
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引文网络
引文网络
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现场可编程门阵列
神经元网络
部件识别
输电线路
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研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
电力系统及其自动化学报
主办单位:
天津大学
出版周期:
月刊
ISSN:
1003-8930
CN:
12-1251/TM
开本:
大16开
出版地:
天津市南开区天津大学电气与自动化工程学院
邮发代号:
创刊时间:
1989
语种:
chi
出版文献量(篇)
3958
总下载数(次)
6
总被引数(次)
53050
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