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| 基于卷积神经网络的电力工程造价数据异常识别方法 | |
| 作者姓名： | 戴小凤 朱卫东 |
| 作者单位： | 1. 安徽审计职业学院工程管理系;2. 合肥工业大学管理学院 |
| 基金项目： | 2020年度安徽省教育厅高校自然科学研究重点项目(KJ2020A1129)；;2019年度安徽省教育厅高校优秀青年人才支持计划重点项目(gxyqZD2019144)； |
| 摘 要： | 考虑到传统方法在电力工程造价数据异常识别中存在识别精度低、质量差的问题，提出了一种基于卷积神经网络的电力工程造价数据异常识别方法。通过搭建密度分布函数，计算工程造价异常数据的波动系数；根据工程造价异常数据的包络特征，计算工程造价异常数据权重；利用工程造价异常数据矩阵，求解工程造价异常数据的聚类中心。实验结果表明，文中方法在识别工程造价异常数据时可以提高工程造价异常数据识别的精度和质量。 |
| 关 键 词： | 卷积神经网络 异常数据 权重计算 工程造价 识别方法 |