【摘 要】
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采用基于Inception v3模型的迁移学习方法对风机叶片裂缝进行自动检测,分别设计了基于反向传播(BP)神经网络和超限学习机(ELM)的全连接层实现叶片状态分类。实验结果表明:迁
【机 构】
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北京联合大学城市轨道交通与物流学院,河北省科学院地理科学研究所地理信息开发应用研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61602041);北京联合大学人才强校优选计划项目(BPHR2017CZ07)
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采用基于Inception v3模型的迁移学习方法对风机叶片裂缝进行自动检测,分别设计了基于反向传播(BP)神经网络和超限学习机(ELM)的全连接层实现叶片状态分类。实验结果表明:迁移学习方法的收敛速度和网络精度均优于Faster R-CNN和Yolo v3深度学习算法。对于结构相对简单的全连接层,用ELM超限学习机可取得与BP神经网络相近的性能指标(准确率89. 3%,召回率91. 5%,F1值0. 819),但训练速度可提高上千倍,适用于对实时性要求较高的应用场景。
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