[发明专利]基于卷积神经网络的用电器识别方法在审
| 申请号： | 202111561045.2 | 申请日： | 2021-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN114298185A | 公开（公告）日： | 2022-04-08 |
| 发明（设计）人： | 邬倩倩;李珂晗;余善恩 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01R19/00 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 孙孟辉 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的家用电器识别方法，属于深度学习神经网络下电器识别领域。本发明对传统的电器识别因基本电参数存在非线性变化造成的多用电器同时使用识别困难提出了改进方案。其技术方案要点为：选取常用的几类电器作为研究对象并进行人工编码，通过波形叠加获得多用电器同时使用的数据，将数据放入卷积神经网络进行训练获得模型，最后利用重新测量的数据进行预测来验证实验可行性。本发明识别电器高效准确。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 用电 器识 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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