基于卷积神经网络的抗压强度预测,基于卷积神经网络的抗折强度预测

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背影
卷积神经网络CNN的原理
卷积神经网络CNN的定义
卷积神经网络CNN的神经元
卷积神经网络CNN的激活函数
卷积神经网络CNN的传递函数
卷积神经网络CNN抗压强度预测
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主要参数
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展望

背影

现在生活,为节能减排,减少电能损耗,高压智能输电网是电网发展的趋势,本文基于卷积神经网络输电线路三相故障识别。

卷积神经网络CNN的原理

卷积神经网络CNN的定义

在这里插入图片描述

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习(representation learning)能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类(shift-invariant classification),因此也被称为“平移

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