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申请/专利权人：中通服公众信息产业股份有限公司
申请日：2023-12-14
公开（公告）日：2024-05-03
公开（公告）号：CN117974218A
主分类号：G06Q30/0203
分类号：G06Q30/0203;G06Q50/06;G06N3/0464;G06N3/09
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.21#实质审查的生效;2024.05.03#公开
摘要：本发明公开了一种基于大数据挖掘的居民用电异常发现方法，涉及电力数据监控技术领域，技术方案为，一种基于大数据挖掘的居民用电异常发现方法，其特征在于，包括，分析居民用电数据的特征，获取一维数据，利用此数据构造皮尔逊相关系数矩阵，设定阈值将数据自动划分为正常数据和异常数据；构建卷积神经网络；利用自动生成的正常数据和异常数据，构造三元组数据集，并采用对比学习的方法训练得到对比学习预训练模型；基于对比学习预训练模型，进行模型微调。本发明的有益效果为：采用了对比学习这种自监督学习方法训练一个初始的预训练模型，在此基础上只需要标注少量正常数据和与之相当的异常数据，既可训练得到居民用电异常发现模型。
主权项：1.一种基于大数据挖掘的居民用电异常发现方法，其特征在于，包括，分析居民用电数据的特征，获取一维数据，利用此数据构造皮尔逊相关系数矩阵，设定阈值将数据自动划分为正常数据和异常数据；构建卷积神经网络；利用自动生成的正常数据和异常数据，构造三元组数据集，并采用对比学习的方法训练得到对比学习预训练模型；基于对比学习预训练模型，进行模型微调。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中通服公众信息产业股份有限公司 一种基于大数据挖掘的居民用电异常发现方法
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