您当前的位置：
首页 >
文章列表页 >
基于注意力机制的不平衡数据的非侵入式负荷分解
通信与控制工程 | 更新时间：2026-01-28
上一篇|下一篇

    • 基于注意力机制的不平衡数据的非侵入式负荷分解

    • Non-intrusive load decomposition of unbalanced data based on attention mechanism

    • “在智能电表负荷分解领域，研究者提出了KB-SMOTE算法和改进Bi-LSTM模型，有效解决了样本不平衡问题，提升了负荷分解性能。”
    • 周求湛 ，李新萌 ，沈皓庆子 ，武慧南 ，李媛媛 ，荣静 ，胡春华 ，刘萍萍
    • 吉林大学学报（工学版） 2026年56卷第1期 页码：239-246
    • 作者机构：

      1.吉林大学 通信工程学院，长春 130012

      2.国网浙江省电力有限公司 金华供电公司计量中心，浙江 金华 321000

      3.烟台东方威思顿电气有限公司，山东 烟台 264003

      4.吉林大学 计算机科学与技术学院，长春 130012

    • 作者简介：

      周求湛（1974-），男，教授，博士. 研究方向：微弱信号检测. E-mail： 13504465154@163.com

      武慧南（1999-），女，工程师，硕士. 研究方向：机器学习算法. E-mail： 466534739@qq.com

    • 基金信息：
      中央引导地方科技发展资金项目(YDZX2023075)

    • DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240618     

      中图分类号：

    移动端阅览

  •  
  •  

  • AI导读

  • HTML全文

  • 图( 5 ) 表( 1 )

  • 参考文献

  • 出版信息

  • 数据统计

38

浏览量

92

下载量

0

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。
提交
工具集
  • BibTeX下载
  • Endnote下载
  • RefMan 下载
  • NoteExpress下载
  • NoteFirst下载

相关文章

基于双通道时序特征融合网络的叶片覆冰检测算法
基于特征融合注意力的RGB-D语义分割算法
基于深度学习的工业故障诊断综述
基于扩散模型和DenseNet的少样本齿轮箱故障诊断方法
基于改进YOLOv5的双模态图像融合行人检测方法

相关作者

陈霄
汪锋
张雯
李琛
邓琬超
江晟
路启
夏淼磊

相关机构

华锐风电科技（江苏）有限公司
温州理工学院 建筑与能源工程学院
长春理工大学 物理学院
吉林大学 建设工程学院
香港城市大学