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摘要：本发明涉及智能识别技术领域，具体为基于玻璃绝缘子的壳体类型智能识别方法及装置，包括以下步骤：基于玻璃绝缘子类型识别要求，采用差分演化算法，对参数进行全局搜索和优化，通过动态调整突变因子和交叉率，以及根据识别任务的特性调节种群规模和迭代次数，生成优化后的参数配置。本发明，采用差分演化算法优化智能识别系统参数，实现了对复杂环境更好的适应性和高效的全局参数优化。这大大提高了识别系统在多变条件下的性能和效率。其次，通过频域滤波方法处理图像噪声，有效提升了在复杂背景或低光照条件下的图像质量，从而提高了识别准确性，结合信息增益评估和贝叶斯决策方法，能更准确地评估数据的不确定性和多样性。

主权项：1.基于玻璃绝缘子的壳体类型智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：基于玻璃绝缘子类型识别要求，采用差分演化算法，对参数进行全局搜索和优化，通过动态调整突变因子和交叉率，以及根据识别任务的特性调节种群规模和迭代次数，生成优化后的参数配置；基于所述优化后的参数配置，采用频域滤波方法，对图像数据执行噪声处理，包括将图像转换到频域，应用滤波器去除噪声频率成分，并将处理后的图像恢复到时域，优化噪声对识别准确性的影响，生成处理后的图像数据；基于所述处理后的图像数据，采用线性规划方法，通过定义和优化多种约束条件，包括绝缘子的大小、形状和颜色，选定识别模型的同时匹配多种识别场景，生成结构优化的识别模型；基于所述结构优化的识别模型，采用信息增益评估和贝叶斯决策方法，对待识别数据进行分析，通过评估数据特征的信息量和决策的概率模型，选定识别方案，生成数据特征驱动的识别决策结果；基于所述数据特征驱动的识别决策结果，采用随机森林算法和Z-Score异常值检测，对数据集进行分析，通过识别数据特征的重要性以及异常数据点，优化数据集的质量和识别的准确性，生成异常点筛选后的识别决策数据；基于所述异常点筛选后的识别决策数据，采用傅里叶变换和黎曼几何分析法，进行图像分析操作，通过解析图像数据的频率成分，揭示潜在的周期性和结构模式，并分析图像数据的几何特性和内在结构，生成图像数据的结构分析结果；基于所述异常点筛选后的识别决策数据和图像数据的结构分析结果，采用逻辑回归分类方法，进行数据融合和分析，并对融合后的数据进行分类处理，生成绝缘子壳体类型识别结果。

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