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公开(公告)号：CN116628460A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310647720.6
申请日：2023-06-02
Applicant: 广西大学
IPC: G06F18/21 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种CEEMDAN参数增量协同注意力移动卷积的电力终端识别方法，该方法将完全自适应噪声集合经验模态分解方法、参数知识指导、增量学习、协同注意力机制和移动卷积神经网络结合应用到电力终端识别中。所提方法基本步骤为：用电数据获取，完全自适应噪声集合经验模态分解方法下电力终端图矩阵的构建，协同注意力机制和移动卷积神经网络训练，参数知识指导下识别以及未被学习的电力终端的增量处理。增量处理包括自选择增量表征学习和学习率控制。所提方法能有效解决模态混叠问题，实现对电力终端的快速、精准识别，以及提高识别模型在长尾任务下的识别精度。
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