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常规的窃电行为检测方法是以窃电标签映射的方式进行检测,不具备窃电标签的窃电行为无法被有效检测,导致检测模型的交叉熵较大,影响了检测精准度。因此,文中设计了基于多特征融合和微信小程序的用户窃电行为检测方法。在微信小程序上设计了一个电量电费异常辅助判断的工具,提取出用户窃电行为特征。并利用多特征融合技术,构建出用户窃电行为检测模型,最大限度地提高了用户窃电行为检测精准度。采用对比实验的方式,验证了该检测方法的交叉熵更趋近于“0”,检测精准度更高,能够应用于实际生活。 相似文献
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