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王继东; 张迪;
天津大学 智能电网教育部重点实验室 天津 300072;
电能质量; 扰动分类; 侧输出融合卷积神经网络; 深度学习; 特征提取;
机译:基于EWT的自适应滤波和多类支持向量机的多种电能质量扰动分类方法。
机译:基于独立分量分析的单次和多次电能质量扰动分类方法
机译:基于EEMD和秩小波支持向量机的复杂电能质量扰动分类方法。
机译:基于深度卷积神经网络和频谱图的微电网电能质量扰动分类方法
机译:供应和输出侧对不可操作性输入输出模型(IIM)的扩展,并应用于道路运输系统的相互依赖性
机译:基于卷积神经网络的瓷碎片纹理图像分类方法
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机译:东北人工智能联盟(NaIC)。第18卷。分布式人工智能信息融合与对象分类方法
机译:基于卷积神经网络的多图像融合多曝光融合和多图像帧模糊化的技术
机译:低计算复杂度电能质量扰动的分类方法
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