【摘 要】
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数字化及互联网已经是目前不可逆转的科技发展趋势,由此提高了核电厂采集、处理大量数字化数据的能力,而深度学习神经网络在处理大数据上较传统人脑分析有明显优势,尤其是在
【机 构】
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武汉海军工程大学核科学技术学院,上海交通大学核科学与工程学院
【基金项目】
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国家科技重大专项资助项目(2017ZX06002002).
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数字化及互联网已经是目前不可逆转的科技发展趋势,由此提高了核电厂采集、处理大量数字化数据的能力,而深度学习神经网络在处理大数据上较传统人脑分析有明显优势,尤其是在信息技术领域被越来越多地应用.利用深度神经网络方法研究核电厂故障诊断技术,提出了基于深度学习的核电厂故障诊断模型,该模型通过分析核电厂大量过程参数,将原始时域信号数据输入深度信念网络进行训练,通过深度信念网络进行整体微调,提高分类准确性.并且从模型训练的效率与模型诊断的准确率出发,分别探究了深度学习神经网络层出以及每层神经元个数的敏感度.对智能算
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