基于AlexNet模型的CNN对入射功率监控图样的识别  

作　　者：黄卿[1] 黄德宏[1] 黄海 刘权 谢乃辉 

机构地区：[1]广西广播电视技术中心崇左分中心 [2]广西广播电视信息网络股份有限公司防城港分公司

出　　处：《视听》2020年第3期42-45,共4页Radio & TV Journal

摘　　要：目前广播电视无线发射台站的监控系统大多采用阈值告警的方式,无法识别阈值内数据波动的故障情况以及数据偶发性超阈值的软故障情况。本文选用了目前使用的监控系统提供的入射功率图作为数据样本,采用人工智能技术,模仿人类视觉系统去识别监控曲线图,通过基于AlexNet模型修改训练的CNN对图样进行识别测试后表明,该训练精度为0.995的CNN模型实测效果良好,可满足实际的需求。

关 键 词：人工智能 CNN AlexNet 入射功率 发射机 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TN948.53[自动化与计算机技术—控制科学与工程]