基于深度学习的电气设备多源数据有效融合方法

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万方数据
维普

中文摘要：随着现代电气设备和系统的复杂性增加,从这些设备中收集的数据量也呈现出爆炸性增长.数据涵盖了设备的各个层面,从运行状态到性能指标,为工程师和研究人员提供了有效的信息资源.然而,由于数据的异构性、动态性和相关性,如何有效地处理、分析和融合这些数据成为了一个亟待解决的问题.在此背景下,深度学习作为一种强大的数据处理和分析工具,为电气设备多源数据的融合提供了新的研究方向.本文将探讨基于深度学习的电气设备多源数据融合的方法,并对其性能和应用进行分析.

作者：

王睿、李健、柳洪波、杨磊

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作者单位：

山东泰开隔离开关有限公司,山东泰安,271000

关键词：

深度学习电气设备多源数据融合

基金：

泰安市科技创新重大专项

项目编号：

2021ZDZX003

出版年：

2024

DOI：

10.19772/j.cnki.2096-4455.2024.2.036

电子元器件与信息技术

ISSN：

年,卷(期)：2024.8(2)

参考文献量4