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基于样本迁移和交叠区边界增强的智能电表故障分类方法

贾欣 高欣 赵兵 黄子健 叶平 黄旭

电网技术2023，Vol.47Issue(6)：2566-2574,9.
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电网技术2023，Vol.47Issue(6)：2566-2574,9.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2022.0356

基于样本迁移和交叠区边界增强的智能电表故障分类方法

Intelligent Electric Meter Fault Classification Based on Sample Migration and Boundary Enhancement in Overlapping Areas

贾欣 1高欣 1赵兵 2黄子健 1叶平 1黄旭1

作者信息

  • 1. 北京邮电大学人工智能学院,北京市海淀区100876
  • 2. 华北电力大学电气与电子工程学院,北京市 昌平区102206||中国电力科学研究院有限公司,北京市海淀区100192
  • 折叠

摘要

关键词

智能电表故障分类/不平衡数据/样本迁移/变分自编码器/生成对抗网络

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

贾欣,高欣,赵兵,黄子健,叶平,黄旭..基于样本迁移和交叠区边界增强的智能电表故障分类方法[J].电网技术,2023,47(6):2566-2574,9.

基金项目

国家重点研发计划项目(2016YFF0201201). （2016YFF0201201）

电网技术

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-3673

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