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专利信息

不平衡分类学习的泛化低压异常箱表关系识别方法及系统【异议或纠错】

档案编号： CQ-954-8024-0098
档案文号：
专利权人： 申请人 
发布时间： 发布时间 
档案分类： 专利权 
分 类 号： 第G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/06类
授权状态： 已授权
档案内容： 本发明公开了不平衡分类学习的泛化低压异常箱表关系识别方法及系统,包括：提取低压电能表采集数据及各类档案数据,完成低压电能表可用样本数据的采集；基于电压曲线识别初始低压异常箱表关系样本,获取初期可用异常训练样本集；随机提取M例样本集为训练样本集,采用卷积神经网络构建低压电能表的简化CNN异常箱表关系识别模型；训练样本集中随机提取的训练样本集分为H组,基于获取的CNN异常箱表关系识别模型,对CNN异常箱表关系识别模型进行分组强化学习,并对识别的低压电能表异常箱表关系样本进行验证,到达迭代次数或无新异常样本生成时,进行分组CNN异常箱表关系识别模型的交互学习与轮换竞争,从而获取最优泛化CNN异常箱表关系识别模型。
附件下载：  (原始资料备查)

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