| 基于卷积神经网络的水表故障检测算法 |
| |
| 引用本文： | 徐艺文,王芝燕,李立春,李贵生.基于卷积神经网络的水表故障检测算法[J].福州大学学报(自然科学版),2020,48(3):314-317. |
| |
| 作者姓名： | 徐艺文 王芝燕 李立春 李贵生 |
| |
| 作者单位： | 福州大学物理与信息工程学院，福建 福州 350108,福州大学物理与信息工程学院，福建 福州 350108,智恒科技股份有限公司，福建 福州 350109,智恒科技股份有限公司，福建 福州 350109 |
| |
| 摘 要： | 利用卷积神经网络(CNN)提取水表故障特征,提出一种基于CNN的水表故障检测方法,并通过大量实验对检测模型进行参数优化.对比实验结果表明,所提方法相比于支持向量机和集成学习方法,具备更高的检测性能,且检测精度满足实用需求.
|
| 关 键 词： | 故障检测 水表 卷积神经网络 特征提取 |
CNN-based fault detection algorithm for water meter |
| |
| XU Yiwen,WANG Zhiyan,LI Lichun and LI Guisheng.CNN-based fault detection algorithm for water meter[J].Journal of Fuzhou University(Natural Science Edition),2020,48(3):314-317. |
| |
| Authors: | XU Yiwen WANG Zhiyan LI Lichun and LI Guisheng |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《福州大学学报(自然科学版)》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《福州大学学报(自然科学版)》下载免费的PDF全文 |
|
