[发明专利]基于级联卷积神经网络模型的电力数据的分类方法在审
| 申请号： | 202111463954.2 | 申请日： | 2021-12-03 |
| 公开（公告）号： | CN114241235A | 公开（公告）日： | 2022-03-25 |
| 发明（设计）人： | 刘为;许超;吴赫;陈硕;曹智;马伟哲;李蒙;杨明钰;李云鹏;李东洋;孙俊伟;潘德东;郑善奇;张靖欣;吴昕昀;李清玉;李蒸;倪继宏;曲英实;李若维;霍英哲;金垒;王东东;安鑫;刘碧琦 | 申请（专利权）人： | 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 沈阳维特专利商标事务所(普通合伙) 21229 | 代理人： | 王翠 |
| 地址： | 110006 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于级联卷积神经网络模型的电力数据的分类方法，首先采用多分类器进行电力数据的预分类，如果分类类型属于该多分类器置信度较高的分类类型，则可将该分类类型作为最终的分类结果，如果对应的分类类型属于该多分类器置信度较低的分类类型，则启用联级分类器进行重新分类，其中，联级分类器为针对多分类器中置信度较低的分类类型，而训练获得的擅长于该类型分类的多个弱分类器构成的联级分类器，通过上述多分类器的预分类可实现快速分类的目的，同时通过后续联级分类器再次分类，可实现纠偏的目的，弥补多分类器的准确率低的问题，实现效率与准确率双效的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 级联 卷积 神经网络 模型 电力 数据 分类 方法 | ||
【主权项】：
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