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基于TensorFlow平台的LSTM深度学习网络电力故障预测模型 认领 引用
1
作者 杨俊义 赵贺 金诚 《微型电脑应用》 2026年第5期238-240,245,共3页
电力故障预测能够为电力相关部门的工作准备提供前瞻性的决策支持,提高整个电网运行的稳定性。但是,电网运行数据具有一定的隐蔽性、复杂性和随机性,导致传统模式的预测结果精准度较低。为此,提出一种基于TensorFlow平台的长短期记忆(LS... 电力故障预测能够为电力相关部门的工作准备提供前瞻性的决策支持,提高整个电网运行的稳定性。但是,电网运行数据具有一定的隐蔽性、复杂性和随机性,导致传统模式的预测结果精准度较低。为此,提出一种基于TensorFlow平台的长短期记忆(LSTM)深度学习网络电力故障智能预测模型,并应用某地区的电力运行相关数据进行验证。结果表明,所提出的模型能够很好地提高电力故障预测的精准度。 展开更多
关键词 电力故障 故障预测 深度学习 LSTM TensorFlow平台
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基于TensorFlow模型在语音识别中的迁移学习研究 认领 引用
2
作者 欧文辉 《办公自动化》 2026年第11期27-29,共3页
文章围绕“基于TensorFlow模型在语音识别中的迁移学习研究”展开,面向“小样本+低算力”的常见应用局限,系统梳理从声学特征到模型压缩、从云端训练到端侧部署的完整路径,重点讨论如何在不扩大标注成本的前提下,通过预训练参数复用、... 文章围绕“基于TensorFlow模型在语音识别中的迁移学习研究”展开,面向“小样本+低算力”的常见应用局限,系统梳理从声学特征到模型压缩、从云端训练到端侧部署的完整路径,重点讨论如何在不扩大标注成本的前提下,通过预训练参数复用、微调与域适配,提高方言、嘈杂场景与专用词表的识别效果。 展开更多
关键词 TensorFlow模型 语音识别 迁移学习
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结合Python与TensorFlow的简易图像分类系统实现研究 认领 引用
3
作者 高艳玲 李梦男 朱玉梅 《软件》 2026年第4期67-69,共3页
计算机视觉技术不断发展,其核心应用包括图像分类,在较多领域发挥着重要作用。本文分析了结合Python与TensorFlow的简易图像分类系统,该系统能够满足实际工作中对分类高效性和便捷性的要求。在实际研究中,利用Python数据处理库预处理选... 计算机视觉技术不断发展,其核心应用包括图像分类,在较多领域发挥着重要作用。本文分析了结合Python与TensorFlow的简易图像分类系统,该系统能够满足实际工作中对分类高效性和便捷性的要求。在实际研究中,利用Python数据处理库预处理选定的数据集,采用TensorFlow框架构建卷积神经网络模型,随后开展模型训练和测试。该系统的分类准确率较高,验证了相关图像分类技术在实际应用中的可行性,可为同类问题的解决提供参考。 展开更多
关键词 Python TensorFlow 简易图像分类系统
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TensorFlow与PyTorch框架的对比与选择研究 认领 引用
4
作者 刘辰姣 蒲钰 +1 位作者 廖俊东 刘琪 《电脑知识与技术》 2026年第7期53-55,共3页
文章对比分析了TensorFlow与PyTorch在架构特点、开发运维体验、训练与部署能力等方面的差异,并结合具体应用场景与实际案例进行了探讨。研究表明,两大框架在设计哲学、开发范式与部署生态上存在显著差异,形成了各自的优势应用领域。Ten... 文章对比分析了TensorFlow与PyTorch在架构特点、开发运维体验、训练与部署能力等方面的差异,并结合具体应用场景与实际案例进行了探讨。研究表明,两大框架在设计哲学、开发范式与部署生态上存在显著差异,形成了各自的优势应用领域。TensorFlow更适用于工业场景的实际项目部署、大规模分布式训练以及完善的机器学习运营(Machine Learning Operations,MLOps)工具链构建;PyTorch则更适用于学术研究、原型搭建及动态图灵活性需求。文章基于多维度对比与实证分析,构建了一个差异化选择策略模型,旨在为学术研究与工业应用场景下的深度学习框架选型提供系统性的决策依据。 展开更多
关键词 TensorFlow PyTorch 框架对比 框架选择
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基于OpenCV与TensorFlow的轻量级蘑菇种类识别系统设计 认领 引用
5
作者 同佳欣 段欣宇 冯月春 《河南科技》 2026年第10期32-38,共7页
【目的】针对野生蘑菇种类繁杂、有毒品种与可食用蘑菇外观相似导致的鉴别难问题,传统人工鉴别方法效率低、专业性要求高且易引发误食风险。因此,提出一种基于OpenCV与TensorFlow的轻量级蘑菇种类识别系统。【方法】首先,设计了包含图... 【目的】针对野生蘑菇种类繁杂、有毒品种与可食用蘑菇外观相似导致的鉴别难问题,传统人工鉴别方法效率低、专业性要求高且易引发误食风险。因此,提出一种基于OpenCV与TensorFlow的轻量级蘑菇种类识别系统。【方法】首先,设计了包含图像预处理、模型训练、Web应用开发的完整识别流程,采用OpenCV完成蘑菇图像的灰度化、去噪、二值化及边缘检测等预处理操作,增强特征表达;其次,基于TensorFlow构建轻量化卷积神经网络模型,在包含12种常见蘑菇的数据集上完成训练与优化,开发具备图像上传、实时识别功能的Web应用平台。【结果】实验测试表明,该系统能准确识别目标蘑菇类别,系统整体识别准确率为86%~95%,核心特征检测率为90.3%,10轮训练模型验证集准确率为84%、单张识别响应时间1.8 s,15轮训练模型验证集准确率为89%,性能优于传统方法。【结论】该系统轻量高效、操作便捷,可满足日常蘑菇安全鉴别需求。未来,需扩充数据集、优化模型抗干扰能力,推进离线化部署,拓展在野外采摘、基层食品安全监测等场景的应用。 展开更多
关键词 计算机视觉 深度学习 OpenCV TensorFlow 卷积神经网络
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基于TensorFlow的手写体数字识别研究 认领 引用
6
作者 韦芳萍 《办公自动化》 2026年第2期5-7,共3页
文章针对手写体数字识别提出基于TensorFlow框架,并通过利用LeNet神经网络透过输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层进行深度剖析,构建模型,解决高难度、低准确率的识别问题。实验表明,该模型在识别效率以及鲁棒性方面比传统的SVM... 文章针对手写体数字识别提出基于TensorFlow框架,并通过利用LeNet神经网络透过输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层进行深度剖析,构建模型,解决高难度、低准确率的识别问题。实验表明,该模型在识别效率以及鲁棒性方面比传统的SVM、KNN等算法的识别方法更具优势,其识别率达98%以上。 展开更多
关键词 手写识别 深度学习 TensorFlow框架 LeNet神经网络
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基于Spring Boot和TensorFlow Lite的肉鸡养殖环境监测系统设计 认领 引用
7
作者 樊红娟 陈梦圆 靳渭庭 《黄河科技学院学报》 2026年第8期73-80,共8页
针对规模化肉鸡养殖过程中环境参数监测滞后、智能调控能力弱、管理效率低等问题,提出并设计了一套整合Spring Boot后端开发框架与TensorFlow Lite边缘智能推理技术的肉鸡养殖环境监测系统。该系统采用“感知层—传输层—应用层”三层架... 针对规模化肉鸡养殖过程中环境参数监测滞后、智能调控能力弱、管理效率低等问题,提出并设计了一套整合Spring Boot后端开发框架与TensorFlow Lite边缘智能推理技术的肉鸡养殖环境监测系统。该系统采用“感知层—传输层—应用层”三层架构,感知层使用多种类型传感器完成关键环境参数的采集;传输层采用NB-IoT技术,实现低功耗、广覆盖的数据传输;应用层通过TensorFlow Lite部署MobileNet-SSD轻量化检测模型,实现环境异常的本地实时推理与设备联动控制。系统通过Spring Boot和Vue框架构建前后端分离架构,完成数据存储、告警推送、可视化管理及远程调控等功能。测试结果表明,该系统环境参数采集误差小,异常检测准确率高,响应延迟低且支持多设备并发接入,能够有效满足肉鸡不同生长阶段的环境监测与智能调控需求,显著提升养殖精细化管理水平。 展开更多
关键词 肉鸡养殖 环境智能监测 Spring Boot TensorFlow Lite NB-IoT
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基于TensorFlow框架的多元异构网络安全入侵检测系统设计 认领 引用 被引量：4
8
作者 朱敏 《微电子学与计算机》 2025年第4期78-87,共10页
针对多元异构网络的结构复杂、节点数量多等特点,设计了一种基于张量流(Tensor Flow)框架的多元异构网络安全入侵检测系统。该系统改装数据采集器、处理器和微控制器,优化硬件系统,同时从物理结构和逻辑结构两个方面构建系统数据库。考... 针对多元异构网络的结构复杂、节点数量多等特点,设计了一种基于张量流(Tensor Flow)框架的多元异构网络安全入侵检测系统。该系统改装数据采集器、处理器和微控制器,优化硬件系统,同时从物理结构和逻辑结构两个方面构建系统数据库。考虑不同入侵类型的作用原理,设置网络安全入侵检测标准。在生成检测引擎后,通过捕获多元异构网络的实时运行数据,并利用TensorFlow框架提取网络运行特征。通过对特征的匹配度分析,获取关于入侵状态与类型的检测结果,从而实现多元异构网络的安全入侵检测。经过系统测试,实验结果表明,入侵状态的漏检率和入侵类型的误检率分别降低了0.6%和0.4%,入侵强度检测误差也减少了约0.05。 展开更多
关键词 TensorFlow框架 多元异构网络 网络安全 网络入侵检测
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基于动态tiling和tensorflow的深度学习端到端优化方法 认领 引用 被引量：1
9
作者 龙君芳 黄文秀 《贵阳学院学报（自然科学版）》 2025年第2期38-42,共5页
当前的卷积神经网络(CNN)模型存在不规则性,为FPGA加速带来难题。此外,将FPGA集成到当前的机器学习框架(例如TensorFlow)中时,会大幅增加开销。为了进行合理优化,提出一个软硬件协同设计方法,以执行深度学习应用的端到端优化。其中利用... 当前的卷积神经网络(CNN)模型存在不规则性,为FPGA加速带来难题。此外,将FPGA集成到当前的机器学习框架(例如TensorFlow)中时,会大幅增加开销。为了进行合理优化,提出一个软硬件协同设计方法,以执行深度学习应用的端到端优化。其中利用动态tiling和数据布局优化技术,为不同类型的卷积层提供较高的计算效率。并利用完全流水线式的软硬件集成流程,将本框架进一步集成到TensorFlow框架内。实验采用了用于人类姿态识别的OpenPose作为实验网络。实验结果表明,使用最优tiling因子,能够得到6倍左右的性能改善。使用两级流水线处理时,可以实现最高5倍加速,最终性能为22.7 FPS。 展开更多
关键词 卷积神经网络 TensorFlow FPGA 动态tiling 数据布局
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基于TensorFlow框架的能力评估系统设计与实现 认领 引用 被引量：1
10
作者 牛君 《电脑知识与技术》 2025年第15期28-30,共3页
本研究构建了一个基于TensorFlow框架的学前教育能力评估系统,融合了学生考核成绩、实践表现和课堂行为等多源数据,通过LSTM深度学习模型实现能力画像构建、动态监控及趋势预测,支持个性化教学设计与反馈。系统采用TensorFlow Serving... 本研究构建了一个基于TensorFlow框架的学前教育能力评估系统,融合了学生考核成绩、实践表现和课堂行为等多源数据,通过LSTM深度学习模型实现能力画像构建、动态监控及趋势预测,支持个性化教学设计与反馈。系统采用TensorFlow Serving提供实时预测服务,并通过Kubernetes和Kafka架构确保高并发场景下的系统稳定性和数据一致性。实验结果表明,系统在预测能力方面达到了平均绝对误差(MAE)为4.1%的精度,评估报告生成时间小于5秒,在线服务可用性高达99.97%。本研究的创新点在于结合了独特的多源数据特征提取方法与LSTM优化架构,在提高学前教育评估科学性与个性化方面取得了显著成效。 展开更多
关键词 TensorFlow框架 学前教育 保育与教育能力 能力评估
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基于TensorFlow框架下LSTM模型的空气质量数据校准 认领 引用
11
作者 续云丰 巩永丽 《计算机产品与流通》 2025年第10期35-37,共3页
本文使用循环神经网络(RNN)中的长短时记忆网络(LSTM)模型对全国大学生数学建模19_D题进行建模计算,使用Tensorflow库及其Keras框架构建三层LSTM模型,采用Adam优化器,利用梯度下降和误差反向传播计算网络参数,分别对6个校准指标进行建... 本文使用循环神经网络(RNN)中的长短时记忆网络(LSTM)模型对全国大学生数学建模19_D题进行建模计算,使用Tensorflow库及其Keras框架构建三层LSTM模型,采用Adam优化器,利用梯度下降和误差反向传播计算网络参数,分别对6个校准指标进行建模计算,其中,85%的数据用来训练网络参数,15%的数据用于验证。 展开更多
关键词 LSTM模型 空气质量数据 TensorFlow框架
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TensorFlow Lite:端侧机器学习框架 认领 引用 被引量：32
12
作者 李双峰 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期1839-1853,共15页
TensorFlow Lite(TFLite)是一个轻量、快速、跨平台的专门针对移动和IoT场景的开源机器学习框架,是TensorFlow的一部分,支持安卓、iOS、嵌入式Linux以及MCU等多个平台部署.它大大降低开发者使用门槛,加速端侧机器学习的发展,推动机器学... TensorFlow Lite(TFLite)是一个轻量、快速、跨平台的专门针对移动和IoT场景的开源机器学习框架,是TensorFlow的一部分,支持安卓、iOS、嵌入式Linux以及MCU等多个平台部署.它大大降低开发者使用门槛,加速端侧机器学习的发展,推动机器学习无处不在.介绍了端侧机器学习的浪潮、挑战和典型应用;TFLite的起源和系统架构;TFLite的最佳实践,以及适合初学者的工具链;展望了未来的发展方向. 展开更多
关键词 机器学习 端侧机器学习 TensorFlow TensorFlow Lite TFLite 移动 物联网
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基于TensorFlow的RNN情感分析方法研究 认领 引用
13
作者 余海林 《电脑编程技巧与维护》 2025年第8期123-125,132,共3页
伴随网络平台与电商行业的迅猛发展,情感分析作为文本分析的关键职能,普遍应用于舆论监测、顾客意见解析及商品评分领域。基于词袋模型或TF-IDF的传统情感分析方法,存在文本上下文理解能力不足的问题,限制了其在实际应用中的效果。为了... 伴随网络平台与电商行业的迅猛发展,情感分析作为文本分析的关键职能,普遍应用于舆论监测、顾客意见解析及商品评分领域。基于词袋模型或TF-IDF的传统情感分析方法,存在文本上下文理解能力不足的问题,限制了其在实际应用中的效果。为了解决这一问题,采用TensorFlow框架和循环神经网络(RNN)模型,通过对比几种模型,实现了对文本情感的自动分类。实验结果显示,RNN模型的精准度可以达到95%以上,可以为电商等行业提供更准确的分析功能。 展开更多
关键词 情感分析 循环神经网络 TensorFlow框架 建模能力 舆情分析
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基于TensorFlow的高压输电线路异物识别 认领 引用 被引量：40
14
作者 龚钢军 张帅 +3 位作者 吴秋新 陈志敏 刘韧 苏畅 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期204-209,216,共6页
针对传统异物识别准确率较低的问题,提出一种基于TensorFlow的深度卷积神经网络的异物识别模型。将巡检图像进行图像灰度化和尺寸压缩等预处理,并采用三维块匹配滤波(BM3D)算法进行图像去噪得到实验所需的训练数据。提出基于TensorFlow... 针对传统异物识别准确率较低的问题,提出一种基于TensorFlow的深度卷积神经网络的异物识别模型。将巡检图像进行图像灰度化和尺寸压缩等预处理,并采用三维块匹配滤波(BM3D)算法进行图像去噪得到实验所需的训练数据。提出基于TensorFlow的深度卷积神经网络框架,通过使用框架中的TensorBoard模块设计深度卷积神经网络模型结构与优选模型参数,并针对ReLU激活函数与特征权重进行理论分析。实验结果表明,经过15次迭代训练后,深度卷积神经网络比传统的支持向量机(SVM)、极限学习机(ELM)和BP神经网络算法具有更强的巡检图像识别能力;与经典的LeNet-5和VGGNet模型以及相关文献中的模型相比,所提模型更具有优越性。 展开更多
关键词 输电线路 异物识别 卷积神经网络 TensorFlow
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基于TensorFlow的均质数字岩心渗透率预测方法及应用 认领 引用 被引量：10
15
作者 景文龙 李博涵 +4 位作者 杨守磊 张磊 孙海 杨永飞 李爱芬 《中国石油大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期108-113,共6页
目前岩心渗透率的获取为室内试验方法,针对该方法工作效率低、试验操作繁琐、耗时较长的问题,提出一种基于机器学习的均质数字岩心渗透率预测方法。首先随机生成大量均质数字岩心,通过孔隙网络模型的方法对其进行孔隙度和渗透率的计算,... 目前岩心渗透率的获取为室内试验方法,针对该方法工作效率低、试验操作繁琐、耗时较长的问题,提出一种基于机器学习的均质数字岩心渗透率预测方法。首先随机生成大量均质数字岩心,通过孔隙网络模型的方法对其进行孔隙度和渗透率的计算,将所得结果作为机器学习的样本库,然后基于BP人工神经网络方法,对岩心的孔隙度和渗透率数据进行提取和处理,通过训练得到相应的机器学习模型,最后通过对比机器学习结果和室内试验结果,验证机器学习模型的准确性。结果表明,通过机器学习技术预测渗透率的方法准确高效,与岩心的实测渗透率误差仅为3.1%,可在实际生产中进行应用,避免大量的试验操作,提高了岩心渗透率的计算效率。 展开更多
关键词 数字岩心 TensorFlow BP人工神经网络 渗透率预测
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基于TensorFlow的水族馆鱼类目标检测APP开发 认领 引用 被引量：13
16
作者 张胜茂 刘洋 +3 位作者 樊伟 邹国华 张衡 杨胜龙 《渔业现代化》 CSCD 2020年第2期60-67,共8页
近年来深度学习在图像识别研究中取得突破进展,带动了目标检测技术的快速发展。利用目标检测技术开发水族馆鱼类目标检测APP,可以增强游客参观体验,提升科普效果。针对水族馆拍摄的80种鱼类,首先,使用LabelImg软件进行目标标记,再利用... 近年来深度学习在图像识别研究中取得突破进展,带动了目标检测技术的快速发展。利用目标检测技术开发水族馆鱼类目标检测APP,可以增强游客参观体验,提升科普效果。针对水族馆拍摄的80种鱼类,首先,使用LabelImg软件进行目标标记,再利用标记的目标导出成tfrecord数据;其次,选择ssd_mobilenet_v1模型进行数据训练,通过20万次的迭代训练获取到鱼类目标检测模型;最后,利用TensorFlow多目标检测API调用模型,定义2个接口和12个类,开发出Android系统手机APP。经过80种鱼类1620张图片测试,正确率为92.59%,华为MHA-AL00手机目标检测平均时间40 ms。使用鱼类目标检测APP,能实现水族馆鱼类快速识别、多鱼类目标实时检测,可提升游客的参观体验,辅助科普量化评价。 展开更多
关键词 水族馆 目标检测 TensorFlow APP
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基于TensorFlow架构的Adam-BPNN在红外甲烷传感器系统误差修正的应用 认领 引用 被引量：7
17
作者 陈红岩 盛伟铭 +3 位作者 刘嘉豪 黄翰 朱俊江 赵永佳 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期529-536,共8页
针对本实验室设计的红外甲烷传感器,在实验过程中易受到传感器内部干扰信号影响的问题,使得传感器产生较大的测量误差,为此提出了一种基于TensorFlow架构的Adam-BPNN进行传感器系统误差修正的方法。实验与数据处理结果表明:通过该算法... 针对本实验室设计的红外甲烷传感器,在实验过程中易受到传感器内部干扰信号影响的问题,使得传感器产生较大的测量误差,为此提出了一种基于TensorFlow架构的Adam-BPNN进行传感器系统误差修正的方法。实验与数据处理结果表明:通过该算法的误差修正,能有效地减小传感器内部干扰信号对测量结果的影响,相对误差减小到0.0226%,提高了红外甲烷传感器的稳定性与精度,且重复性好。 展开更多
关键词 检测技术与自动化装置 系统误差修正 Adam-BPNN TensorFlow架构
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基于TensorFlow深度学习手写体数字识别及应用 认领 引用 被引量：24
18
作者 黄睿 陆许明 邬依林 《电子技术应用》 2018年第10期6-10,共5页
手写体数字的识别是人工智能识别系统中的重要组成部分。因个体手写数字的差异,现有识别系统准确率较低。基于TensorFlow深度学习框架完成手写体数字的识别及应用,首先建立TensorFlow深度学习框架,并分析了Softmax、卷积神经网络(CNN)... 手写体数字的识别是人工智能识别系统中的重要组成部分。因个体手写数字的差异,现有识别系统准确率较低。基于TensorFlow深度学习框架完成手写体数字的识别及应用,首先建立TensorFlow深度学习框架,并分析了Softmax、卷积神经网络(CNN)模型结构,再对手写体数据集MNIST的60 000个样本进行深度学习,然后进行10 000个样本的测试对比,最后移植最优模型到Android平台进行应用。实测数据验证,相对于传统的Softmax模型,基于TensorFlow深度学习CNN模型识别率高达99.17%,提升了7.6%,为人工智能识别系统的发展提供了一定的科研价值。 展开更多
关键词 TensorFlow 深度学习 卷积神经网络 数字识别
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TensorFlow中OpenCL核函数的实现与优化 认领 引用 被引量：4
19
作者 陈锐 孙羽菲 +6 位作者 程大果 郭强 陈禹乔 石昌青 隋轶丞 张宇哲 张玉志 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期2456-2474,共19页
目前,异构计算技术已经被广泛应用于人工智能领域,旨在利用以GPGPU为主的并行加速设备和CPU协同工作,更高效地完成大规模的并行计算.深度学习模型的构建、训练以及推理离不开机器学习框架的支持,但目前主流的机器学习框架基本仅支持CUD... 目前,异构计算技术已经被广泛应用于人工智能领域,旨在利用以GPGPU为主的并行加速设备和CPU协同工作,更高效地完成大规模的并行计算.深度学习模型的构建、训练以及推理离不开机器学习框架的支持,但目前主流的机器学习框架基本仅支持CUDA异构编程模型.CUDA的私有性和封闭性导致机器学习框架严重依赖于英伟达GPGPU.众多其它厂商的硬件加速器,尤其是国产加速器难以充分发挥其在深度学习中的潜力.使用开源统一异构编程标准OpenCL代替私有的CUDA编程模型,是打破这一技术壁垒的有效方法.本文提出了TensorFlow中CUDA到OpenCL核函数的代码转换方案,总结整理了核函数转换的基本规则、典型难点问题的解决方法以及OpenCL核函数的性能优化等关键技术.本文首次完成了TensorFlow 2.2版本中135个OpenCL核函数的实现.经一系列测试验证,转换生成的135个OpenCL核函数能够在多种支持OpenCL标准的加速器上正确运行,优化后,近八成的OpenCL核函数在英伟达Tesla V100S上达到了与CUDA核函数相当的计算性能.测试结果验证了本文提出的CUDA到OpenCL核函数转换方案的通用性及有效性,包含OpenCL核函数的TensorFlow版本能够在直接适配跨厂商加速器设备的同时保持较好的计算性能. 展开更多
关键词 硬件加速器 异构编程环境 CUDA OpenCL TensorFlow
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基于TensorFlow框架的改进BP户变关系识别方法 认领 引用 被引量：8
20
作者 杨涛 孙志达 +4 位作者 唐明 吴栋萁 王剑 李海波 雷一 《浙江电力》 2021年第8期25-32,共8页
为了理清供电台区和用户之间的挂接关系,传统方法是依托人工或专用装置辨识,但存在效率低下和运行工况受限等问题。对此,在数据挖掘和机器学习技术基础之上,提出一种基于TensorFlow框架的改进BP(反向传播)户变关系识别方法。首先以Spear... 为了理清供电台区和用户之间的挂接关系,传统方法是依托人工或专用装置辨识,但存在效率低下和运行工况受限等问题。对此,在数据挖掘和机器学习技术基础之上,提出一种基于TensorFlow框架的改进BP(反向传播)户变关系识别方法。首先以Spearman相关系数作为K-means聚类的距离度量,对部分历史电压数据聚类,将聚类结果匹配所属台区进而构建训练样本,利用学习后的BP识别当前用户所对应的变压器及相别。为改善BP容易出现局部最优和收敛速度慢的问题,采用零均值化和Adam(自适应矩估计)对BP进行优化,并将BP部署在TensorFlow框架以进一步减小算法耗时。算例表明,所提算法能够有效提高户变关系识别准确率,提高辨识效率,具有良好的理论和应用价值。 展开更多
关键词 户变关系 TensorFlow BP Spearman K-means 零均值化 自适应矩估计
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