首页|期刊导航|电子学报|基于极端不平衡学习的泛化低压异常箱表关系识别研究与应用

基于极端不平衡学习的泛化低压异常箱表关系识别研究与应用

管永明王刚骆凯波吕梁吕晓雯史玉良

电子学报2021，Vol.49Issue(8)：1507-1514,8.

电子学报2021，Vol.49Issue(8)：1507-1514,8.DOI:10.12263/DZXB.20191372

Generalized Identification for Low-Pressure Abnormal Box-Table Rela?tionship Based on Extreme Unbalance Classification Learning

管永明 ¹王刚 ²骆凯波 ³吕梁 ³吕晓雯 ²史玉良²

作者信息

极端不平衡分类/电压曲线识别/卷积神经网络/Adaboost算法/分组强化学习

信息技术与安全科学

管永明,王刚,骆凯波,吕梁,吕晓雯,史玉良..基于极端不平衡学习的泛化低压异常箱表关系识别研究与应用[J].电子学报,2021,49(8):1507-1514,8.

国家863重点研发计划(No.2018YFB1003804) （No.2018YFB1003804）

OA北大核心CSCDCSTPCD

ISSN：0372-2112

访问量0

下载量0

段落导航