一种基于对抗自编码网络的异常用电数据检测方法

    公开(公告)号:CN111710150A

    公开(公告)日:2020-09-25

    申请号:CN202010406067.0

    申请日:2020-05-14

    IPC分类号: G08C25/00

    摘要: 本发明涉及一种基于对抗自编码网络的异常用电数据检测方法,本发明基于对抗自编码网络的半监督学习模型应用到异常用电数据检测中,基于AAE网络的半监督模型在VAE网络实现自动特征提取、结合统计学充分学习无标签数据的基础上,利用GAN的对抗网络对编码部分进行约束,优化中间变量,对中间隐变量进行训练,既保留分类信息又能够约束隐变量的空间分布,模型的分类性能更好。本发明适用于类标签单一的异常用电数据检测,提高异常检测的准确度。