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陈子璇; 席燕辉; 沈银;
长沙理工大学电气与信息工程学院;
电能质量扰动; 卡尔曼滤波; 深度置信网络; 扰动分类;
机译:基于深度卷积神经网络的电能质量扰动分类的新型深度学习方法
机译:基于Curvelet变换和深度学习的复杂电能质量扰动分类
机译:基于正交小波的基于正交小波的特征提取和使用概率神经网络电能质量扰动的潜在原因分类
机译:基于时间谱图像和深度卷积神经网络的电能质量扰动分类
机译:探索电能质量扰动和故障类型分类的新方法。
机译:基于希尔伯特变换的智能传感器用于电能质量扰动的检测分类和量化
机译:用神经网络分类器评估基于窗口的连续S变换,用于检测和分类电能质量扰动
机译:基于卡尔曼滤波的离散事件模拟输出置信区间估计。
机译:用于对光学检测到的电能质量扰动进行分类的方法和系统
机译:低计算复杂度电能质量扰动的分类方法
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