少样本条件下的电缆局部放电模式识别

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少样本条件下的电缆局部放电模式识别

人工智能 | 更新时间：2023-03-01

- 少样本条件下的电缆局部放电模式识别
- Partial Discharge Pattern Recognition for Cables Under Few Samples Condition
- 软件导刊 2023年22卷第2期页码：60-66
- 作者机构：
  
  1.河南理工大学电气工程与自动化学院
  2.河南省煤矿装备智能检测与控制重点实验室，河南焦作 454003
- 作者简介：
  
  岳云飞（1997-），男，河南理工大学电气工程与自动化学院硕士研究生，研究方向为深度学习、模式识别
  孙抗（1982-），男，博士，河南理工大学电气工程与自动化学院、河南省煤矿装备智能检测与控制重点实验室副教授、硕士生导师，研究方向为图像处理、设备在线监测。
- 基金信息：
  
  河南省科技攻关项目(202102210092);河南省高等学校青年骨干教师培养计划项目(2021GGJS056)
- DOI：10.11907/rjdk.221354
  中图分类号：
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岳云飞,孙抗.少样本条件下的电缆局部放电模式识别[J].软件导刊,2023,22(02):60-66.

YUE Yun-fei,SUN Kang.Partial Discharge Pattern Recognition for Cables Under Few Samples Condition[J].Software Guide,2023,22(02):60-66.
岳云飞,孙抗.少样本条件下的电缆局部放电模式识别[J].软件导刊,2023,22(02):60-66. DOI： 10.11907/rjdk.221354.

YUE Yun-fei,SUN Kang.Partial Discharge Pattern Recognition for Cables Under Few Samples Condition[J].Software Guide,2023,22(02):60-66. DOI： 10.11907/rjdk.221354.

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