公开(公告)号：CN112163743A

公开(公告)日：2021-01-01

申请号：CN202010975180.0

申请日：2020-09-16

Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局

Inventor： 吴倩 ,  赵贤 ,  王誉博 ,  乔卉 ,  龚庆武

IPC: G06Q10/06 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/20

Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的高压电缆施工作业3D仿真培训系统可信度评估方法，首先根据专家的意向对仿真培训系统进行多次打分，然后根据专家分数的范围随机生成大量数据，对数据进行计算并得到评判结果。以此得到海量数据样本。其次通过设置批处理数量为较大定值，训练次数为较小定值，得到测试样本的错误率，错误率最小的网络结构即为最佳网络结构。然后，在最佳网络结构下，减少批处理数量，增加训练次数，使错误率降为0，从而得到训练好的网络结构参数。最后，在每次专家打分之后，输入到训练好的网络中，即可得到评判结果，无需再次训练。该方法能够准确快速获得评判结果，灵敏度高，不受指标权重系数的影响，具有很高的可靠性。