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E3S网页汇编
卷积2432021
5号线程电力、能源和机械工程国际会议 |
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文章号 | 02005 | |
页数 | 4 | |
段内 | 机械工程和工业自动化 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202124302005 | |
在线发布 | 2021年3月11日 |
深入学习堆声波振荡法解析法研究
一号华电研究所高压研究所15小英东路
2河北电厂电工院238南TIYU街
3设备管理部,中国北京西昌街86号
*对应作者 :jiapengfei@epri.sgcc.com.cn
Although the state evaluation method based on characteristic parameters and weight factors can extract the characteristic quantities in time domain and frequency domain according to the collected acoustic and vibration signals of reactors, it is necessary to analyze a large number of test data to establish the functional relationship between the characteristic quantities and the defect states, and to establish the function relationship between the characteristic quantities and the defect states, and to establish the function relationship between the characteristic quantities and the defect states The method can directly learn the data samples, and self-study the correlation rules of characteristic parameters and defects through the training of neural network.论文构建深学习神经网络模型,从反应堆缺陷模拟实验和现场测量获取的数据用作样本培训深学习网络通过神经网络培训,声振信号特征自动学习,特征存储于神经网络参数中最后,状态反应器由分类器实现 端端网络评估
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