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一种结合人工规则与机器学习的电力负荷识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010622793.6
IPC分类号：G06K9/62G06N3/04G06N3/08G06Q50/06
申请日期：
2020-06-30
申请人：
华南理工大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种结合人工规则与机器学习的电力负荷识别方法
申请号	CN202010622793.6	申请日期	2020-06-30
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-11-10	公开/公告号	CN111914899A
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	G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/06查看分类表>
申请人	华南理工大学	申请人地址	广东省广州市天河区五山路3*** 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	华南理工大学	当前权利人	华南理工大学
发明人	史守圆;余涛
代理机构	广州粤高专利商标代理有限公司	代理人	暂无

摘要

本发明公开了一种结合人工规则与机器学习的电力负荷识别方法。由人工规则决策树和机器学习分类器组成，设每个待识别样本具有n维特征，将待识别样本的n维特征输入人工规则决策树得到m维输出，将样本原有n维特征与人工规则决策树得到m维输出拼接作为样本新的m+n维特征向量，将m+n维特征向量输入机器学习分类器进行分类并输出负荷识别结果。实现了专家经验和数据挖掘的有机结合，利用专家经验的同时减小了其主观性的影响，从而有效利用专家经验和数据挖掘成果提高负荷识别的准确性。

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