一種基于深度堆棧式混合自編碼網(wǎng)絡(luò)的小樣本光伏熱斑識(shí)別方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202110906351.9 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN113610159A 公開（公告）日 2021-11-05
申請(qǐng)公布號(hào) CN113610159A 申請(qǐng)公布日 2021-11-05
分類號(hào) G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 周黎輝;潘子杰;馬騁 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 張家港迅見信息技術(shù)有限公司
代理機(jī)構(gòu) - 代理人 -
地址 215600江蘇省蘇州市張家港保稅區(qū)科技創(chuàng)業(yè)園B幢506室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于深度堆棧式混合自編碼網(wǎng)絡(luò)的小樣本光伏熱斑識(shí)別方法，對(duì)采集到的光伏紅外圖像作圖像預(yù)處理得到小樣本熱斑圖像數(shù)據(jù)集；首先用無標(biāo)簽的小樣本熱斑圖像數(shù)據(jù)集對(duì)DAE作預(yù)訓(xùn)練，當(dāng)輸入輸出的重構(gòu)誤差最小時(shí)表明訓(xùn)練完成；將DAE隱藏層提取的圖像特征作為SAE的輸入，將預(yù)訓(xùn)練后的DAE、SAE和AE進(jìn)行級(jí)聯(lián)并添加一個(gè)Softmax分類器構(gòu)成深度堆棧式混合自編碼網(wǎng)絡(luò)模型；將有標(biāo)簽的小樣本熱斑圖像數(shù)據(jù)集輸入深度堆棧式混合自編碼網(wǎng)絡(luò)用反向傳播算法對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)，通過分類器進(jìn)行預(yù)測得到熱斑識(shí)別結(jié)果。本發(fā)明具有強(qiáng)大的特征提取和表達(dá)能力，可以克服樣本量不足導(dǎo)致的過擬合現(xiàn)象進(jìn)而提高模型對(duì)熱斑識(shí)別和定位的準(zhǔn)確率。