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- [1] 基于Snake模型的憎水性图像分割算法研究.[D].于文文.华北电力大学（北京）.2008, 10
基于BP神经网络的复合绝缘子憎水性等级的判定
被引：7
作者：
汪佛池
[1
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闫康
[1
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张重远
[1
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石鹏
[2
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律方成
[1
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机构：
[1] 河北省输变电设备安全防御重点实验室(华北电力大学)
[2] 保定供电公司
来源：
基金：
中央高校基本科研业务费专项资金资助;
关键词：
憎水性检测;
BP神经网络;
对比度受限自适应直方图;
数学形态学滤波;
自适应阈值;
L-M算法;
D O I：
10.13296/j.1001-1609.hva.2013.12.006
中图分类号：
TM216 [绝缘子和套管];
学科分类号：
摘要：
憎水性检测对于确保复合绝缘子安全可靠运行具有重要意义。笔者提出把图像处理技术和BP神经网络引入到绝缘子憎水性检测中。首先,运用对比度受限自适应直方图均衡和数学形态学滤波对憎水性图像进行增强。然后,利用自适应阈值对图像进行分割,并提取图像中与憎水性相关的4个特征量。最后,选择BP神经网络判定绝缘子憎水性等级。分别采用BP标准算法和4种改进算法对网络进行训练,并对测试样本进行了憎水性等级判定。基于4个特征量的BP网络在一定程度上能够准确地判定绝缘子的憎水性等级。各种算法的判定结果表明L-M算法是比较合理的判定绝缘子憎水性等级的BP神经网络算法。
引用
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