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主题

  • 2 篇 自适应选择
  • 2 篇 智能电表故障多分...
  • 2 篇 模型融合
  • 1 篇 top-n分类标签集
  • 1 篇 遗传算法
  • 1 篇 权重优化
  • 1 篇 不平衡数据采样

机构

  • 2 篇 北京邮电大学
  • 1 篇 中国电力科学研究...

作者

  • 2 篇 刁新平
  • 1 篇 何杨
  • 1 篇 高欣
  • 1 篇 张密
  • 1 篇 刘婧

语言

  • 2 篇 中文
检索条件"主题词=智能电表故障多分类"
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基于模型自适应选择融合的智能电表故障多分类方法
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电网技术 2019年 第6期43卷 1955-1961页
作者： 高欣 刁新平 刘婧 张密 何杨 北京邮电大学自动化学院 北京市海淀区100876 中国电力科学研究院有限公司 北京市海淀区100192
智能电表故障的准确分类能大幅提高用电采集系统运维能力。融合多个分类模型的机器学习算法是解决该问题的有效手段,但现有方法无法解决输出分别为样本所属各类别概率值和类别标签的两个基分类模型融合问题。提出一种基于模型自适应选... 详细信息
来源： 维普期刊数据库 维普期刊数据库 同方期刊数据库 同方期刊数据库 评论
基于数据挖掘的智能电表故障类型预测技术研究
基于数据挖掘的智能电表故障类型预测技术研究
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作者： 刁新平 北京邮电大学
学位级别：硕士
智能电表作为用电采集系统中的重要计量器件,是电网公司和电力用户之间的重要连接设备,保证智能电表的正常运行,对故障电表进行及时检修更换,对维护电网公司和电力用户的切身利益具有重要意义。目前,随着智能电表功能的日益丰富,其故障... 详细信息
来源： 同方学位论文库 同方学位论文库 评论
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