【摘 要】
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基于图像的接触网异常检测中,鸟巢检测是其中一种典型的异常状况.但在接触网图像数据中含有鸟巢的图像只占总数据很小的一部分,属一类典型的不平衡数据分类问题.使用机器学习
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(批准号:61134002);国家重点研发计划子任务(批准号:2016YFB200401-102F)资助项目
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基于图像的接触网异常检测中,鸟巢检测是其中一种典型的异常状况.但在接触网图像数据中含有鸟巢的图像只占总数据很小的一部分,属一类典型的不平衡数据分类问题.使用机器学习模型解决该类不平衡数据问题,模型对于数据特征的学习能力非常关键.生成对抗网络(generative adversarial networks,GANs)可以无监督地学习到丰富的数据特征,其优异的数据特征捕获能力被越来越多地证实和应用.但由于GANs模型自身结构及原理所限,直接将其用作图像分类模型效果并不理想.本文针对图像分类任务对GANs模型进行了研究和改进,提出了双判别器生成对抗网络(double discriminator generative adversarial networks,DDGANs),在接触网鸟巢检测中取得了令人满意的分类效果.同时DDGANs也是一种有效的半监督学习模型,对MNIST标准数据集的实验表明,与其他模型相比,准确率和收敛速度获得了明显提高.
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