一种面向电力运维作业的LSTM动作识别方法
文献类型：期刊论文
| 作者 | 刘培贞2; 贾玉祥2; 夏时洪1 |
| 刊名 | 系统仿真学报
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| 出版日期 | 2019 |
| 卷号 | 31.0期号:012页码:2837 |
| 关键词 | 电力运维安全 LSTM 动作识别方法 仿真实验 |
| ISSN号 | 1004-731X |
| 英文摘要 | 电力运维安全是备受社会关注的课题。为了避免因运维人员的操作失误而产生严重后果,提出了一种基于长短期记忆网络LSTM(Long Short Term Memory)的、面向电力运维作业的动作识别方法,该方法涵盖了从数据采集、数据处理到分类识别的整个过程,可对人员工作过程中的操作行为进行识别和监督。基于新构建的电力运维作业数据集将方法中用到的深度学习算法LSTM与传统机器学习算法KNN进行仿真对比实验,结果表明,LSTM的表现更佳,在时间窗口为120帧时,LSTM的准确率达到91.32%,比KNN高出约2个百分点。 |
| 语种 | 英语 |
| 源URL | [http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/27662]  |
| 专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
| 作者单位 | 1.中国科学院计算技术研究所 2.郑州大学 3.闽江学院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 刘培贞,贾玉祥,夏时洪. 一种面向电力运维作业的LSTM动作识别方法[J]. 系统仿真学报,2019,31.0(012):2837. |
| APA | 刘培贞,贾玉祥,&夏时洪.(2019).一种面向电力运维作业的LSTM动作识别方法.系统仿真学报,31.0(012),2837. |
| MLA | 刘培贞,et al."一种面向电力运维作业的LSTM动作识别方法".系统仿真学报 31.0.012(2019):2837. |
入库方式： OAI收割
来源：计算技术研究所
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