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发明专利 已授权

一种基于大数据多特征提取协同分类的电能质量扰动识别方法

📄 申请号：CN201811373464.1 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日
2018-11-19
公开号
CN109271975A
公开日
2019-01-25
申请人
燕山大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06K9_00
IPC 分类号
G06K9_00 , G06K9_62 , G06N3_08 , G06Q10_06 , G06Q50_06 ,

技术画像

所属领域

电能质量分析 电能质量分析 大数据分析 模式识别

应用场景

智能电网, 电力监测, 电能质量治理
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摘要

本发明提供一种基于大数据多特征提取协同分类的电能质量扰动识别方法，所述方法是建立多信息多分类器融合的电能质量分析决策模型，包括：设计LASSO原理的大数据冗余数据剔除方法、变尺度大数据简约方法和基于数据结构同构简约算法同时用主元分析法对非同源气象数据降维，改进广义S变换、广义谐波小波、EEMD/LMD等多种信息处理方法融合提取电能质量信号特征，然后采用压缩感知分类器(SRC)、ε机复杂系统辨识分类器(εCSSR)和神经网络(ANN)对特征向量分类，最后，采用改进的决策模板法(SWDT)，使用混淆矩阵衡量各分类器对每类故障的识别能力，根据初步诊断情况自适应地为各分类器赋予决策权值，充分利用训练信息，提高分类决策准确度。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN109271975A

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该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书 附图

……

……

图1
图2
图3

法律状态时间线

基于分子动力学仿真的非晶合金中的缺陷表征方法
当前第 / 件
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议价
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📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态： 在售 👁️ 浏览次数：115 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报
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