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改进DenseNet在抽油井示功图故障诊断的研究

尹思冉 潘少伟 亢明珠 王诗聪

福建电脑2023,Vol.39Issue(11):20-24,5.
福建电脑2023,Vol.39Issue(11):20-24,5.DOI:10.16707/j.cnki.fjpc.2023.11.004

改进DenseNet在抽油井示功图故障诊断的研究

Improved DenseNet for Fault Diagnosis of Pumping Well with Indicator Diagram

尹思冉 1潘少伟 1亢明珠 1王诗聪2

作者信息

  • 1. 西安石油大学计算机学院 西安 710065
  • 2. 西安石油大学地球科学与工程学院 西安 710065
  • 折叠

摘要

关键词

深度学习/图像分类/示功图/密集连接卷积网络

Key words

Deep Learning/Image Classification/Indicator Diagrams/DenseNet

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

尹思冉,潘少伟,亢明珠,王诗聪..改进DenseNet在抽油井示功图故障诊断的研究[J].福建电脑,2023,39(11):20-24,5.

基金项目

本文得到陕西省自然科学基础研究计划(No.2020JM-534)资助. (No.2020JM-534)

福建电脑

1673-2782

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