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[发明专利]一种基于卷积神经网络通道解耦的网络轻量化方法-CN202211246878.4在审
发明人：袁全波;王慧娟;魏国晟;李建义 -专利权人：北华航天工业学院
申请日： 2022-10-12 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于卷积神经网络通道解耦的网络轻量化方法，包括：对数据集中的图像进行预处理；构建第一卷积神经网络模型和第二卷积神经网络模型；基于第一卷积神经网络模型，构建自监督预训练模型，基于预处理后的图像对自监督预训练模型进行训练，将训练后的自监督预训练模型知识蒸馏到第二卷积神经网络模型中，获得第三卷积神经网络模型；在第三卷积神经网络模型的通道后面加入可训练参数门阈值进行通道解耦，判断通道重要性，完成网络的轻量化。本发明在卷积网络中加入通道门阈值，在知识蒸馏实现模型压缩的基础上，进一步使网络轻量化，从而大幅度减少了模型的存储和计算开支。
一种基于卷积神经网络通道网络量化方法

[发明专利]基于模糊聚类和支持向量回归的非侵入式负荷监测方法-CN202011242008.0有效
发明人：袁全波;王慧娟;魏国晟;李想 -专利权人：北华航天工业学院
申请日： 2020-11-09 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G01R21/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊聚类和支持向量回归的非侵入式负荷监测方法，包括如下步骤：测量设定时间段内所有负荷的运行功率，提取负荷特征集；对监测总功率序列中的功率值进行模糊聚类，选定中心点值最大的聚类，构建待分解的总功率序列；基于负荷特征集，提取各负荷的特征序列，比较待分解的总功率序列与各负荷的特征序列之间的距离，识别出最大贡献负荷；采用支持向量回归对最大贡献负荷的功率值进行估计；将最大贡献负荷的功率值从原监测总功率序列中减去，并进行误差校验；重复步骤2到步骤5，直到所有负荷分解完成。本发明对目前电网环境环境下的智能电表监测数据进行负荷分解，模型操作简单，在提高负荷分解准确率的同时，降低了计算成本。
基于模糊支持向量回归侵入负荷监测方法