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基于TrellisNet和注意力機制的電力設(shè)備故障檢測模型

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摘要電力設(shè)備故障檢測模型的性能受到多種因素的影響，如故障種類的多樣性、故障特征的復(fù)雜性和圖像質(zhì)量的差異等．為此，本文提出一種基于TrellisNet和注意力機制的新型電力設(shè)備故障檢測模型．首先，將長短期記憶（Long Short-Term Memory，LSTM）網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolut（剩余11044字）

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