公开(公告)号：CN119579969A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411628170.4

申请日：2024-11-14

Applicant: 浙江工业大学

Inventor： 郭方洪 ,  高浪浪 ,  杨淏 ,  吴旻诚 ,  吴祥 ,  董辉 ,  张文安

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明属于图片分类技术领域，公开了一种基于增量学习的高压电缆局部放电识别方法，针对局部放电分类中因样本分布变化而引起的性能下降问题，提出了一种结合增量学习、知识蒸馏和图注意力网络的方法，并引入基于数据驱动的动态温度参数调整策略。动态温度参数调整策略根据新旧数据的特征分布差异调整温度，利用每批次训练中的PRPD图像分布变化情况动态地设置温度。具体而言，计算新旧数据的深度特征向量，根据其特征分布差异来调整温度，使其在分布差异较大时增大温度，以增强旧类别的类间关系学习；在差异较小时，降低温度以促进新特征学习。