基于重加权策略平衡损失与LSTM的窃电行为检测研究

窃电行为是导致电能损失与电力企业经济效益降低的重要原因。针对窃电问题,提出了一种基于有效数量加权策略的损失函数,改善数据集分布不均衡导致训练模型泛化性能下降的问题;基于该策略,设计了基于长短期神经网络的时间序列分类模型,用于用户日用电量的窃电行为检测任务;采用用户日用电量真实数据进行实验测试,结果表明基于有效数量的加权策略可一定程度解决数据集不平衡导致的模型泛化性下降问题。与现有方法相比,所提方法在精确度上有所提高,对窃电行为检测具有有效性与可行性。     

基于重加权策略平衡损失与LSTM的窃电行为检测研究

窃电行为是导致电能损失与电力企业经济效益降低的重要原因.针对窃电问题,提出了一种基于有效数量加权策略的损失函数,改善数据集分布不均衡导致训练模型泛化性能下降的问题;基于该策略,设计了基于长短期神经网络的时间序列分类模型,用于用户日用电量的窃电行为检测任务;采用用户日用电量真实数据进行实验测试,结果表明基于有效数量的加权...     

基于非下采样剪切波变换与引导滤波结合的遥感图像增强

针对遥感图像中对比度低、细节信息缺失和边缘梯度保持能力较弱等问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换（NSST）与引导滤波相结合的遥感图像增强算法。首先,原始图像通过NSST被分解成低频子带和高频子带两部分。然后,对低频子带进行线性增强,提高整体对比度;采用自适应阈值法抑制高频子带的噪声,再对去噪后的高频子带进行引导滤波增强,提高图像的细节信息和边缘梯度保持能力。最后,对两部分子带进行NSST反变换,得到增强后的图像。实验结果表明,与直方图均衡、基于Contourlet变换和模糊理论的图像增强算法、基于非下采样Contourlet变换与反锐化掩膜结合的遥感图像增强算法以及基于非下采样Shearlet变换与参数化对数图像处理相结合的遥感图像增强算法相比,该算法的图像信息熵、峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）都有一定的提升,能明显地改善图像视觉效果,使得图像纹理更加清晰。