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公开(公告)号：CN116340776A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310349416.3
申请日：2023-04-04
Applicant: 南京大学
IPC: G06F18/214 , G06F16/9035 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于带噪学习的电力使用行为模式识别方法及设备，所述方法包括：通过基于Adjmatch的带噪学习的方法，对家庭每日用电记录数据进行筛选，将每日用电记录数据分为干净数据和带噪数据两部分，使用半监督的方式进行训练，引入类别先验信息对损失函数进行修正，并基于对比学习的技术，通过两种对比损失函数来增强神经网络对带有噪声标签的每日用电记录数据的模式识别能力。本发明通过对家庭每日用电记录进行分析，识别出对应的用电模式。与常规的基于深度学习的电力使用行为模式识别方法相比，可有效降低噪声标签对识别精度带来的负面效应，从而提高模式识别的准确率。
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