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工程技术论坛Engineering Technology Forum

收录数据库:ISSN:https://portal.issn.org/ 中国知网:https://scholar.cnki.net/journal/search

ISSN:3079-9023(Print)
ISSN:3080-1508 (Online)
DOI:10.64216/3080-1508.25.11.022出版频率:月刊
语言:中文
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      《工程技术论坛》是一本关注工程技术最新研究进展的国际开源中文期刊,刊登的内容主要面向工程管理跟工程技术,反映国内外工程建设领域的高新技术应用模式和工程管理的新理论、新方法,服务于工程建设各阶段的管理工作,提升工程建设管理水平和从业人员素质。
      期刊范围:建设经济与管理、城乡建设管理、项目管理、技术创新、施工技术、电力技术、工程技术、预算与造价,房地产经济与管理、建设工程研究施工组织与管理,工程项目招投标与合同管理,工程建设监理等。
      本刊是一本由同行评审的高要求、高水准的学术期刊出版物,编者鼓励与本刊相关的、有理论和实践贡献的来稿
      文稿严禁抄袭,一律文责自负。

水电站设备缺陷智能识别算法的开发与验证分析

何际帆 莫玉林

广西大藤峡水利枢纽责任有限公司广西桂平537200

摘要:水电站设备缺陷智能识别算法的开发与验证具有重要意义。阐述开发适用于水电站设备的智能识别算法,介绍运用图像识别、机器学习等技术构建算法模型的过程,说明通过实际数据对算法进行验证分析的情况,体现该算法在提升设备缺陷识别精准度和效率方面的作用。

关键词:水电站设备;缺陷智能识别算法;开发;验证分析

参考文献

[1]王莉艳.大流量高流速条件下水电站泄洪洞缺陷修复技术[J].水利技术监督,2025,(07):185-188.

[2]孙吉.水电站转轮缺陷研究与处理[J].机电信息,2025,(01):62-65.

[3]周鹍,郭俊鑫,罗杰,等.基于红外测温数据的水电站设备缺陷检测方法[J].红外技术,2024,46(11):1308-1314.

[4]侯发明.水电站电力设备表面缺陷检测技术研究[D].长春工程学院,2023.

[5]胡应春,徐正刚,王乐宁,等.水电站设备检修智能知识检索与推荐模型研究应用[J].水力发电,2024,50(02):78-84.

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