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本文主要設計一種殘缺二維碼的識別算法，通過設計具備記憶能力的神經網絡，建立殘缺二維碼與電纜信息的映射關系，從而在二維碼因外界原因出現殘缺的時候，能夠讀取與之對應的電纜信息。該算法中的神經網絡采用動力學的Lyapunov函數，利用每個節點的狀態變化記憶源二維碼的像素信息，首先，利用二維碼掃描裝置，將二維碼的圖像信息傳遞給二維碼識別模塊；然后，將二維碼圖像轉化為二值像素矩陣，作為神經網絡的輸入；接下來，利用源二維碼的像素矩陣訓練神經網絡各個神經元之間的連接權值，得到相應的權值矩陣；隨后，輸入殘缺二維碼的像素矩陣之后，各神經元節點不斷調整狀態值，直到各神經元狀態值的變化小于閾值之后，停止調整；最后，將神經元狀態值矩陣對應源二維碼的電纜信息，從數據庫中讀取出來。
電網的可靠性影響著城市建設和發展的速度。其中，電纜下地是城市化建設的重要環節，也是提升供電可靠性的重要方法之一，因為地下電力電纜相比架空導線而言，不占地面空間，有專門的電纜隧道或通道，既不影響城市美觀，又可避免風雨、雷電、污穢等自然災害造成的影響，能夠有效保障電能安全、穩定的供應。
為了目前電力地下電纜運維存在的問題，電力運維部門為每條電纜添加二維碼，以此便于獲取電纜信息數據，提升運維效率。此時，能否準確識別二維碼成為獲取電纜信息數據的關鍵問題。
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