公开(公告)号：CN108985330A

公开(公告)日：2018-12-11

申请号：CN201810610684.5

申请日：2018-06-13

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 王非 ,  陈文娴 ,  张灿

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种自编码网络及其训练方法、异常用电检测方法和系统，其中训练方法包括：采用滑动窗口对样本电力数据进行拼接，得到训练样本集，对训练样本集中包含被勘察用户的训练样本进行标记，得到有标签样本，未被标记的训练样本为无标签样本；利用无标签样本对自编码网络进行无监督训练，得到自编码网络的初始化参数，然后将自编码网络的编码层得到的离散的类别标签当作分类器，利用有标签样本对分类器进行有监督训练，更新编码层参数，得到训练好的自编码网络。然后利用训练好的自编码网络对待测用户的电力数据进行检测，判断待测用户是否异常用电。本发明能够在低密度电力数据中挖掘异常信息，避免噪声数据干扰，提高异常检测准确度。

公开(公告)号：CN108985330B

公开(公告)日：2021-03-26

申请号：CN201810610684.5

申请日：2018-06-13

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 王非 ,  陈文娴 ,  张灿

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种自编码网络及其训练方法、异常用电检测方法和系统，其中训练方法包括：采用滑动窗口对样本电力数据进行拼接，得到训练样本集，对训练样本集中包含被勘察用户的训练样本进行标记，得到有标签样本，未被标记的训练样本为无标签样本；利用无标签样本对自编码网络进行无监督训练，得到自编码网络的初始化参数，然后将自编码网络的编码层得到的离散的类别标签当作分类器，利用有标签样本对分类器进行有监督训练，更新编码层参数，得到训练好的自编码网络。然后利用训练好的自编码网络对待测用户的电力数据进行检测，判断待测用户是否异常用电。本发明能够在低密度电力数据中挖掘异常信息，避免噪声数据干扰，提高异常检测准确度。