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J-GLOBAL ID：202202213382735363   整理番号：22A0779000

ラベル分布深層畳込みニューラルネットワークを用いたスマートグリッドにおける導体のインテリジェントエージング診断【JST・京大機械翻訳】

Intelligent Aging Diagnosis of Conductor in Smart Grid Using Label-Distribution Deep Convolutional Neural Networks

著者 (3件)： Yi Yong (Mechanical and Automation Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong) ,  Chen Zhengying (China Development Bank, Beijing, China) ,  Wang Liming (Tsinghua-Berkeley Shenzhen Institute, Tsinghua University, Shenzhen, China)
資料名： IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement  (IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement)
巻： 71  ページ： ROMBUNNO.3501308.1-8  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0232A  ISSN： 0018-9456  CODEN： IEIMAO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 導体表面の定量的エージング診断は,スマート高電圧電力グリッドの故障診断において重大な課題となっている。コンピュータビジョンにおける顔の年齢推定に触発されて,本研究は,AlexNetベースの深い畳み込みネットワークとGaussラベル分布で埋め込まれた設計損失を含むラベル分布深層畳込みニューラルネットワーク(CNNs)モデルを提案した。導体形態のエイジング診断問題は,マルチ分類問題に変換した。提案モデルは,弱ラベル付き訓練データセットと設計損失関数(エントロピー損失,クロスエントロピー損失,およびKullback Display Leibler発散損失)により改善された。4つの頻繁に使用されるCNNベースの分類器と比較して,収集したデータセットに関する提案した分類器は,より良い性能を達成した。さらに,分類精度に及ぼすパラメータおよびラベル分布の型の影響も検討した。ここでは,導体表面の画像が利用できるとき,高精度の時効導体の時効推定のための有望な技術を示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エントロピー ,  時効 ,  *畳込み ,  損失関数 ,  電力 ,  *ネットワーク ,  故障診断 ,  *ニューラルネットワーク ,  コンピュータビジョン ,  *導体 ,  *スマートグリッド
準シソーラス用語： 分類精度 ,  高精度 ,  年齢推定 ,  クロスエントロピー ,  深層畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電流,電圧,電荷の計測法・機器  (AD07020C)

タイトルに関連する用語 (7件)： ラベル ,  分布 ,  深層畳込みニューラルネットワーク ,  スマートグリッド ,  導体 ,  エージング ,  診断