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变电站智能巡检数据辨识技术及应用 
定 价：75 元
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本书主要介绍了变电站智能巡检数据辨识技术及应用，全书分为基础、技术和应用三篇。基础篇包括第1、2章：第1章介绍了深度学习的基本概念，以及神经网络原理、卷积神经网络和循环神经网络等关键技术，并详细阐述了深度学习在图像处理领域的应用；第2章探讨了变电站智能巡检技术的重要性、传统方法的局限性及智能巡检技术的发展趋势。技术篇包括第3~5章：第3章深入分析了变电站数据的特征，包括数据种类、特点，以及数据预处理和特征提取技术；第4章研究了基于少样本和域适应的变电主设备缺陷识别技术；第5章基于深度学习的变电表计类、刀闸状态识别技术，为变电站关键设备的状态识别提供了创新性的解决方案。应用篇包括第6章，展示了深度学习在变电站智能巡检数据辨识中的实际应用案例，包括模型选择与优化、数据集构建、模型训练与评估。第7章讨论了变电站智能巡检数据辨识技术面临的挑战、解决策略及未来研究方向，并对技术应用的前景和社会效益进行了展望。
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