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基于双分支结构的电网外部入侵预警识别方法
文献摘要：
针对电力网络场景下外部入侵目标的预警识别问题,提出了一种基于双分支结构的预警识别方法.首先,利用加权重采样分支提高对尾部类的识别准确率.其次,提出动态特征集成模块解决目标尺度大小不一的问题,并基于Sigmoid函数的分支融合策略,有效地融合尾部类特征和随机采样分支提取的通用特征.最后,使用数据集验证了所提方法分类的有效性.
文献关键词：
电力网络;外部入侵目标;预警识别;双分支结构
中图分类号：
作者姓名：
王南;徐世超;欧阳超;高峰;魏昊焜;马磊;杨彪
作者机构：
国网陕西电力科学研究院,陕西西安 710100;哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院,广东深圳 518055;西安交通大学,陕西西安 710048;江苏复迪电气科技有限公司,江苏南通 226253;哈尔滨工业大学(深圳)建筑学院,广东深圳 518055
文献出处：
引用格式：
[1]王南;徐世超;欧阳超;高峰;魏昊焜;马磊;杨彪-.基于双分支结构的电网外部入侵预警识别方法)[J].智慧电力,2022(06):35-41,78
A类：
外部入侵目标
B类：
双分支结构,网外,预警识别,电力网络,网络场景,重采样,尾部,部类,识别准确率,出动,动态特征,特征集成,集成模块,标尺,大小不一,Sigmoid,分支融合,融合策略,随机采样,使用数据,数据集验证,方法分类
AB值：
0.342711
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