基于反馈机制的卷积神经网络绝缘子状态检测方法.pdf

卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，它在图像识别和分类任务中表现出色，尤其是在像绝缘子状态检测这样的领域。传统的机器学习方法在处理不同类型样本时可能会受限于固定特征空间，而CNN则能够自动学习和提取图像的特征，这使得它在处理图像数据时更为灵活和有效。 在本文提出的基于反馈机制的CNN绝缘子状态检测方法中，首先对经典的LeNet-5网络结构进行了改进。LeNet-5是由Yann LeCun等人在1998年提出的一种早期的卷积神经网络架构，它主要用于手写数字识别。针对绝缘子样本的特点，该方法引入了随机配置网络分类器，这是一种能够适应不同输入的网络结构，增强了模型对不同类型绝缘子图像的适应性。同时，通过添加反馈机制，可以动态调整卷积层的卷积核大小和数量，以适应不同检测阶段的需求。这种方法允许模型根据学习过程中的表现自我调整，提高了特征提取的针对性和效率。 为了优化CNN的参数，文章采用了交替优化策略。这种策略通常涉及到在两个或更多的模型或优化目标之间交替进行训练，以平衡各个部分的学习，从而提高整体性能。在本案例中，这可能意味着在卷积层和反馈机制之间进行迭代优化，以找到最佳的卷积核配置。 此外，论文还引入了基于熵理论的语义误差信息熵测度评价指标。熵在信息论中用于衡量信息的不确定性，这里被用来评估绝缘子检测结果的不确定性。通过实时计算语义误差信息熵，可以发现检测结果中的模糊区域，及时反馈并修正模型的错误判断。这有助于克服传统方法中只在后期评价状态后验概率的局限性，使得模型能够在检测过程中实时调整，提升检测准确性。 根据语义误差信息熵测度的结果，反馈机制会调整卷积核的大小和个数，进行特征细化提取。这个过程模拟了人类从简单到复杂逐步推理和比较的认知方式，不断优化检测结果，以达到更高的检测正确率。 实验结果证明，这种改进的CNN模型在绝缘子状态检测任务中表现出色，具有较高的检测正确率。这表明基于反馈机制的CNN不仅可以有效解决固定特征空间的问题，还能简化特征提取过程，提高模型的泛化能力和检测性能。这种方法对于电力系统的自动化监测和维护具有重要的实际应用价值，可以有效保障电网的安全稳定运行。