[发明专利]基于半监督学习的线损异常识别方法设备及储存介质在审
| 申请号： | 202310926141.5 | 申请日： | 2023-07-26 |
| 公开（公告）号： | CN116933178A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 赵彦凯;李俊民;赵亮亮;郭朝楠 | 申请（专利权）人： | 国网山西省电力公司吕梁供电公司 |
| 主分类号： | G06F18/2415 | 分类号： | G06F18/2415;G06F18/2431;G06F18/214;G06N20/00;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 长沙新裕知识产权代理有限公司 43210 | 代理人： | 周舟 |
| 地址： | 033000 山*** | 国省代码： | 山西;14 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于半监督学习的线损异常识别方法设备及储存介质，利用XGBoost对有标记的样本作为初始训练集得到初始预测模型，再使用初始预测模型对无标记的样本添加伪标签，之后通过计算马氏距离的方法选择出被正确标记可能性较高的样本加入到有标签样本中构成新的训练集，进行迭代训练直至模型收敛。本发明还公开了一种能够实现该方法的装置，包括设备及储存介质；本发明从机器学习角度出发，对配电网数据按照是否存在线损异常和线损异常的类型进行识别，基于本发明的使用可以大大降低运检人员人为标注样本的数量，具有实用性，适用范围大。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 学习 异常 识别 方法 设备 储存 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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