电力系统故障诊断：图像识别与非图像数据方法

电力系统故障诊断可分为基于图像识别的故障诊断和基于非图像数据的故障诊断。在基于图像识别的故障诊断方面，将DBN应用于输电线路的航拍图像故障识别中，确定DBN层数的指标。采用2级联合CNN对大量图像样本信息进行训练学习，进而识别设备故障部位，并依据部位信息对故障进行分类。基于非图像数据的故障诊断方面，针对电网生产中产生的大量设备缺陷记录文本，构建了基于CNN的缺陷文本分类模型。

测试方法可采用交叉验证或者留出法进行。交叉验证将数据集分为K份，每次选取其中1份作为测试集，剩余的K-1份作为训练集，进行K次训练和测试，最终得到平均准确率。留出法则将数据集分为训练集和测试集两部分，一部分用于训练模型，另一部分用于测试模型，多次重复进行，最终得到平均准确率。