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摘要:
与传统天线相比,泄漏同轴电缆在狭长的传播空间(例如隧道)中具有均匀的电磁信号覆盖特性.泄漏电缆的长期使用以及人为因素不可避免地会导致故障,而不同故障需要不同的处理方法,因此对于漏缆故障类型的识别就极为重要.该文章提出了一种基于标签平滑半监督生成对抗网络(Semi-supervised Generative Adversarial Networks,SSGAN)的漏缆故障类型识别算法.该算法可以利用少量标记数据与大量非标记数据实现较强的分类能力,解决了数据获取困难、标记成本高等问题,并使用了标签平滑技术,使得无监督学习过程更加稳定.实验结果表明,该模型在故障的类型识别下表现良好,使用相同标记数据集的情况下,分类正确率比其他模型更高;相同正确率的情况下,该SSGAN模型使用的标记数据比其他模型更少.
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文献信息
篇名 基于标签平滑半监督GAN的漏缆故障类型识别算法
来源期刊 无线通信技术 学科 工学
关键词 半监督生成对抗网络 输入阻抗谱法 故障识别 漏缆监测
年,卷(期) 2022,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 11-14,19
页数 5页 分类号 TN913.8
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-8329.2022.01.003
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研究主题发展历程
节点文献
半监督生成对抗网络
输入阻抗谱法
故障识别
漏缆监测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
无线通信技术
季刊
1003-8329
61-1361/TN
16开
西安市翠华路275号
1971
chi
出版文献量(篇)
1210
总下载数(次)
1
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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