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E3S网页汇编
卷积812019
一号st水资源和环境管理国际专题讨论会(WREM2018) |
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文章号 | 01019 | |
页数 | 5 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/20198101019 | |
在线发布 | 2019年1月30日 |
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8101019(2019)
PRODD数据分析自编码器网络
一号天津电厂电厂电厂研究所,中国天津300384
2红色阶段INC,361005Xiamen
*对应作者 :maoheng@redphase.com.cn
gs隔热开关与电源设备的稳定运维相关传统局部排出模式识别法依赖专家经验执行特征工程设计人工特征,这些特征有强可容性和大失明性解决问题,我们引入编码解码网络重构输入数据,然后将编码网络输出处理成局部卸载信号特征自编码器网络自适应特征挖掘能力得到有效利用,传统分类器连接实现深学习法和传统机器学习法有效组合结果显示,基于此方法提取特征比人工特征更能识别,这可有效提高部分卸载识别精度
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