Design of Ensemble Convolutional Neural Networks Classifier for Partial Discharge and Waste Plastic Signal Data

Abstract

본 연구에서는 부분방전 분류와 폐플라스틱 재질 선별을 위해 신호 데이터를 이용하는 분류기의 성능 개선을 위하여 합성 곱 신경망 분류기(Convolutional Neural Networks, CNN)의 앙상블 결합 구조를 제안한다. 제안된 앙상블 패턴 분류기는 1차원 합성 곱 신경망과 2차원 합성 곱 신경망의 앙상블 결합으로 설계한다. 제안된 앙상블 패턴 분류기는 데이터의 잠재적인 공간적 특징에 대한 인식뿐만 아니라 일반화 능력의 향상으로 이끈다. 비가공 추정 신호 데이터는 제안된 앙상블 패턴 분류기의 입력으로 사용하기 위하여 데이터 특성에 따른 신호 분석방법을 적용한다. 기존 분류기와의 성능 비교 실험을 통해 제안된 앙상블 패턴 분류기의 우수성을 입증한다.