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基于CDAE和TCN/BLSTM模型的电能质量扰动分类方法 被引量：6
1
作者 代义东 陆之洋 +3 位作者 熊炜 袁旭峰 徐玉韬 谈竹奎 《智慧电力》 北大核心 2023年第12期59-66,共8页
随着新型电力系统中电能质量扰动(PQDs)愈加复杂,为提升PQDs分类准确率并增强算法的噪声鲁棒性,将卷积降噪自编码器(CDAE)、时域卷积网络(TCN)与双向长短期记忆(BLSTM)相结合,提出一种基于CDAE和TCN/BLSTM模型的电能质量扰动分类方法。... 随着新型电力系统中电能质量扰动(PQDs)愈加复杂,为提升PQDs分类准确率并增强算法的噪声鲁棒性,将卷积降噪自编码器(CDAE)、时域卷积网络(TCN)与双向长短期记忆(BLSTM)相结合,提出一种基于CDAE和TCN/BLSTM模型的电能质量扰动分类方法。首先,通过CDAE以原始信号为目标重构含噪信号;然后,利用TCN和BLSTM并行挖掘扰动的抽象和时序特征;最后,特征合并层融合两种特征并完成分类。仿真结果表明,该方法可有效分类强噪声下的20类PQDs信号且平均准确率达99.23%,相比于其他主流的分类方法,所提方法具有更好的分类效果和抗噪性能。 展开更多
关键词 电能质量扰动 卷积降噪自编码器 时域卷积网络 双向长短期记忆
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混合深层协同过滤的SVD++推荐方法 被引量：3
2
作者 汪赫瑜 夏航 任建华 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第6期524-532,共9页
为抑制辅助信息在推荐模型中各个方向的扰动并考虑使用文本信息提取项目特征,提出一种矩阵分解模型,混合深层协同过滤的SVD++推荐方法.该模型将附加栈式降噪自编码器和堆叠的收缩降噪自编码器与辅助信息相结合,分别提取用户和项目的潜... 为抑制辅助信息在推荐模型中各个方向的扰动并考虑使用文本信息提取项目特征,提出一种矩阵分解模型,混合深层协同过滤的SVD++推荐方法.该模型将附加栈式降噪自编码器和堆叠的收缩降噪自编码器与辅助信息相结合,分别提取用户和项目的潜在特征表示,并在提取项目特征表示时加入预训练的词嵌入模型考虑词语之间的语义关系.在数据集MovieLens-1M与MovieLens-10M的实验.结果表明:相比于传统算法、深度学习算法以及所提模型的变体,所提模型更有效地提取潜在特征表示并提高预测评分精度. 展开更多
关键词 推荐系统 深度学习 附加栈式降噪自编码器 收缩降噪自编码器 矩阵分解
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