典型文献
基于胶囊网络的电力供应链风险识别模型
文献摘要：
为解决传统方法下电力供应链分析识别准确率低、泛化能力和鲁棒性差的情况,提出一种利用深度学习中胶囊网络算法来构建电力供应链风险评估模型.为了验证该算法在电力供应链风险中的识别效果,通过与传统方法进行对比,结果显示提出的算法在准确度、泛化能力以及鲁棒性等方面都取得了可竞争的实验效果.
文献关键词：
深度学习;机器学习;胶囊网络;电力系统;风险评估
中图分类号：
作者姓名：
冯曙明;胡天牧;杨永成;潘晨溦;高正平;沈键
作者机构：
江苏电力信息技术有限公司,江苏,南京210024;国网江苏省电力有限公司,江苏,南京210024;国网江苏省电力有限公司物资分公司,江苏,南京210024
文献出处：
引用格式：
[1]冯曙明;胡天牧;杨永成;潘晨溦;高正平;沈键-.基于胶囊网络的电力供应链风险识别模型)[J].微型电脑应用,2022(08):32-34
A类：
B类：
胶囊网络,电力供应链,供应链风险,风险识别,识别模型,链分析,分析识别,识别准确率,泛化能力,网络算法,风险评估模型,实验效果,电力系统
AB值：
0.283247
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