一种基于监督学习的台区用户识别及判别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910095243.0
IPC分类号：G06K9/62
申请日期：
2019-01-31
申请人：
清华四川能源互联网研究院

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著录项信息

专利名称	一种基于监督学习的台区用户识别及判别方法
申请号	CN201910095243.0	申请日期	2019-01-31
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2019-05-31	公开/公告号	CN109829497A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	清华四川能源互联网研究院	申请人地址	四川省成都市天府新区天府大道南段2039号天府创客街区变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	清华四川能源互联网研究院	当前权利人	清华四川能源互联网研究院
发明人	唐明;何仲潇;王剑;王枭;汪晓华
代理机构	成都九鼎天元知识产权代理有限公司	代理人	阳佑虹

摘要

本发明涉及数据分析领域，特别是一种基于监督学习方法的台区用户识别及判别方法。包括：根据用户所属台区和相别确定用户数据的对应标签建立训练集、验证集和测试集，采用交叉验证的方式进行确定；采用已训练好的训练模型对待识别用户的电压数据进行识别；建立台区用户识别结果可靠度的量化评价指标，并计算台区用户初次识别结果的可靠度。本发明实现了无监督学习到有监督学习的转换，降低了硬件和人工成本，辨识结果更加可靠；同时建立对台区用户户变关系识别结果的量化评价指标，实现“争议用户”的准确识别，从而准确有效地识别用户所属台区与相别，彻底解决跨台区用户归属难题，为全面指导低压台区运行、维护、抢修、技改、规划等各领域的工作奠定基础。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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