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公开(公告)号：CN108846410A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810411367.0
申请日：2018-05-02
Applicant: 湘潭大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏自动编码深度神经网络的电能质量扰动分类方法，包括以下步骤：对电能质量扰动原始数据集进行预处理；把预处理后的数据样本输入到堆栈式稀疏自动编码器中进行自动特征学习，得到特征表达；把提取到的特征表达传送给softmax分类器进行微调，对网络参数做进一步调整得到训练好的分类模型；将测试样本输入到分类模型中进行电能质量扰动分类。本发明能够准确地识别包含两种复合扰动在内的九种电能质量扰动信号，并且具有很好的鲁棒性。
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