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【摘 要】
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传统电能质量识别需要先用信号处理技术提取信号特征,且已有的多分类和多标签分类建模方式没有很好地反映多重扰动和单扰动之间的标签关联性,使得复合扰动分类的鲁棒性和抗噪性能不理想。针对这些问题,提出了一种基于多任务学习的一维卷积神经网络模型来识别各种电能质量扰动。此结构去除了传统方法的信号特征提取阶段,将扰动分类任务分成四个子任务,设计了相应的标签编码方案,最后输出一个10维标签向量完成多任务分类。仿真
【机 构】
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华中科技大学电气与电子工程学院强电磁工程与新技术国家重点实验室
【出 处】
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电测与仪表
【发表日期】
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2022年03期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51277080）；
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