[发明专利]一种基于卷积神经网络的电力量测数据脱敏方法在审
| 申请号： | 202310731103.4 | 申请日： | 2023-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN116776173A | 公开（公告）日： | 2023-09-19 |
| 发明（设计）人： | 刘涛;马越;李伟华;何智帆;姜和芳;陈晓伟;刘星廷;曾璐琨 | 申请（专利权）人： | 深圳供电局有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/23 | 分类号： | G06F18/23;G06F18/214;G06F21/62;G06N3/0464;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 深圳汇智容达专利商标事务所(普通合伙) 44238 | 代理人： | 潘中毅 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开一种基于卷积神经网络的电力量测数据脱敏方法，包括：步骤S1，将未脱敏的电力量测数据输入训练好的卷积神经网络模型中，得到所述电力量测数据中的敏感数据集；步骤S2，对所述敏感数据集中的敏感数据进行聚类；步骤S3，采用相应的脱敏模型对各个聚类的敏感数据进行脱敏。本发明使用擅长进行图像处理的CNN网络作为敏感数据的预测模型，为敏感数据的预测提供了一种新的思路，相比于该领域内其他脱敏方法，本发明能够处理大量数据，拥有更高的处理效率和更强大的处理能力，具有实用意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 力量 数据 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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