【摘 要】
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对异常用电行为进行自动分析是电力部门十分关心的问题, 故提出一种基于 L 0稀疏超图半监督学习的用户窃电行为识别算法.与经典图模型中两个顶点的边连接方式不同, 超图模型
【机 构】
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国网河南省电力公司电力科学研究院,南京信息工程大学信息与控制学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61300162);国家电网公司2016年科技项目
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对异常用电行为进行自动分析是电力部门十分关心的问题, 故提出一种基于 L 0稀疏超图半监督学习的用户窃电行为识别算法.与经典图模型中两个顶点的边连接方式不同, 超图模型将具有相似特征的多个样本组建为超边, 有利于表示用户用电数据间的复杂关联关系.然而常用的K近邻构建超边方法存在超边大小固定,无法有效匹配用户用电数据非均匀分布的缺点.为解决该问题, 建立基于 L 0稀疏重构的超图模型, 模型针对每一用户数据建立一个超边, 通过 L 0范数约束的稀疏分解自适应选择与当前用户紧密关联的多个样本, 更有利于匹配用
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