[发明专利]基于卷积神经网络的非入侵式家用用电设备类型检测方法在审
| 申请号： | 201810519443.X | 申请日： | 2018-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN108548976A | 公开（公告）日： | 2018-09-18 |
| 发明（设计）人： | 张轩铭;王利强;梁昆;陈龙 | 申请（专利权）人： | 杭州拓深科技有限公司 |
| 主分类号： | G01R31/00 | 分类号： | G01R31/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 杜立 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的非入侵式家用用电设备类型检测方法，包括如下步骤：步骤一、二维波形图构建；步骤二、卷积神经网络的模型训练；步骤三、电器设备类型的分类预测。本发明不需要人工的选取特征，避免了复杂的人工特征工程过程。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 用电设备类型 非入侵式 电器设备 二维波形 工程过程 模型训练 人工的 图构建 检测 分类 预测 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的非入侵式家用用电设备类型检测方法，包括如下步骤：步骤一、二维波形图构建；步骤二、卷积神经网络的模型训练；步骤三、电器设备类型的分类预测。
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