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基于seq2seq和SVM双层融合的非侵入式用户异常行为检测

江友华 叶梦豆 赵乐 杨兴武

计算机应用与软件2024，Vol.41Issue(9)：P.97-105,9.
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计算机应用与软件2024，Vol.41Issue(9)：P.97-105,9.DOI:10.3969/j.issn.1000-386x.2024.09.015

基于seq2seq和SVM双层融合的非侵入式用户异常行为检测

江友华 1叶梦豆 1赵乐 2杨兴武3

作者信息

  • 1. 上海电力大学电子与信息工程学院,上海201306
  • 2. 国网上海市电力公司电力科学研究院,上海200437
  • 3. 上海电力大学电气工程学院,上海201306
  • 折叠

摘要

关键词

非侵入式负荷分解/Kmeans聚类/seq2seq模型/SVM算法/异常行为检测

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

江友华,叶梦豆,赵乐,杨兴武..基于seq2seq和SVM双层融合的非侵入式用户异常行为检测[J].计算机应用与软件,2024,41(9):P.97-105,9.

基金项目

上海市科技创新行动计划项目(19DZ1205402)。 （19DZ1205402）

计算机应用与软件

OA北大核心CSTPCD

1000-386X

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