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实体 POWER QUALITY DISTURBANCE CLASSIFICATION USING S-TRANSFORM AND RADIAL BASIS NETWORK

POWER QUALITY DISTURBANCE CLASSIFICATION USING S-TRANSFORM AND RADIAL BASIS NETWORK

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  1. TOOL · CL_41850 ·

    新框架统一了不确定性感知的可解释人工智能

    研究人员引入了一个新的可解释人工智能(XAI)框架,该框架纳入了不确定性感知,超越了确定性归因图。该方法将从贝叶斯神经网络派生的“解释分布”形式化,并提出算子来使用均值和方差等度量来总结该分布。该框架在电能质量扰动分类任务上进行了测试,结果表明,与确定性方法相比,带有均值算子的深度集成提高了定位精度,并揭示了标准归因中不存在的不确定性模式。