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[发明专利]一种面向大电网可靠性评估的深度神经网络结果可信性保障方法-CN202111524401.3在审
发明人：杨燕;段青言;于洪;王国胤;余娟;杨知方 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2021-12-14 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明属于电力系统领域，具体涉及一种面向大电网可靠性评估的深度神经网络结果可信性保障方法，包括根据数据分布情况确定原始场景与新场景下神经网络模型是否需要更新参数；若需要更新参数，则获取新场景的历史数据基于迁移学习技术对深度神经网络进行快速更新；针对完成更新的神经网络模型，当输入待分析样本时，将待检测样本与历史数据进行比较，若该样本与历史数据存在相似性，则将神经网络的预测结果作为该样本潮流分析结果，否则通过纯模型驱动的数值方法对该样本进行潮流分析；本发明实现深度神经网络的快速更新，节省训练样本和训练时间，且可有效判断单个样本分类的可信度，增加单个样本回归计算的鲁棒性。
一种面向电网可靠性评估深度神经网络结果可信性保障方法

[发明专利]一种局部判别保持投影的电子舌味觉识别方法-CN201710783783.9有效
发明人：张磊;王雪菡;王姗姗;段青言 -专利权人：重庆大学
申请日： 2017-09-04 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种局部判别保持投影的电子舌味觉识别方法，它包括以下步骤：步骤1、根据样本X和标签y建立子空间表达模型；步骤2、求解投影矩阵W；步骤3、训练分类器：通过步骤2获得投影矩阵W后，将原始数据映射到新空间Z，使用投影数据Z和标签y训练分类器，识别液态样本。由于本发明步骤1的优化模型，使投影后的数据空间既能保持局部流形结构，又兼具局部判别性；所述的局部流形结构保持指原始空间中相似的数据点投影到低维空间后仍然保持邻近，所述的局部判别性指构造判别式时，只考虑局部数据点以降低对异常值或离群值的敏感度。所以本发明的优点是：增强了算法的鲁棒性、提高了味道检测的准确率。
一种局部判别保持投影电子味觉识别方法

[发明专利]基于一类局部表达模型的电子鼻非目标干扰气体识别方法-CN201710009931.1有效
发明人：张磊;邓平聆;何贞苇;柳吉;段青言;王姗姗 -专利权人：重庆大学
申请日： 2017-01-06 - 公布日： 2019-02-12 - 主分类号： G01N33/00 文献下载
摘要：本发明提供基于一类局部表达模型的电子鼻非目标干扰气体识别方法，它包括以下步骤：步骤1、在已确定的目标气体样本X_s中找到待测样本y的一类局部表达模型；步骤2、计算出表达系数向量α；步骤3、获取最优误差检测阈值T*；步骤4、求得待测样本y与表达值的残差RES，如果RES≤T*，那么待测样本y为目标气体样本；如果RES>T*，那么待测样本y即为异常的干扰气体样本。本发明的技术效果是：减少了运算量减，并提高了气体检测的准确性。
基于一类局部表达模型电子目标干扰气体识别方法