基于LS-DCGAN的GCSE-DenseNet光伏组件缺陷识别方法

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摘 要：针对光伏组件样本不均衡及缺陷识别精度低问题，提出一种基于LS-DCGAN的GCSE-DenseNet光伏组件缺陷识别方法。首先，针对光伏组件样本的不均衡问题，构建最小二乘深度卷积生成对抗网络（LS-DCGAN），进行样本数据增强，以扩充数据集。其次，在传统DenseNet网络基础上引入分组卷积和注意力机制，提出一种基于分组卷积和注意力机制的改进GCSE-DenseNet网络模型。（剩余13117字）

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