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面向电力设备异常检测的深度自编码支持向量数据描述模型研究
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作者 耿波 潘曙辉 董晓旭 《湖南电力》 2024年第1期119-127,共9页
针对深度自编码支持向量数据描述模型对电力设备部分异常区分能力不足的问题,提出自监督混合专家增强的深度自编码支持向量数据描述模型,构造多种自监督变换数据集模拟潜在未知异常,引入自监督分类和掩码重构任务以学习更具区分性的表... 针对深度自编码支持向量数据描述模型对电力设备部分异常区分能力不足的问题,提出自监督混合专家增强的深度自编码支持向量数据描述模型,构造多种自监督变换数据集模拟潜在未知异常,引入自监督分类和掩码重构任务以学习更具区分性的表示。此外,将编码器部分改造为混合专家模型结构,将数据分配给不同专家子模块进行专业化的学习,使异常决策边界更清晰。在4个公开数据集和3个电厂设备数据集上的实验结果证实了自监督学习和混合专家模型的有效性。 展开更多
关键词 异常检测 深度自编码支持向量数据描述 自监督学习 混合专家模型
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