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实体 Yinsong Chen

Yinsong Chen

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  1. TOOL · CL_200214 ·

    新的贝叶斯解释方法提高了电能质量扰动分类器的可靠性

    本文介绍了一种新颖的后验贝叶斯解释方法,用于深度学习分类器在电能质量扰动识别中的应用。该方法采用拉普拉斯近似来有效地推导出近似参数后验,从而能够生成扰动定位图的分布。这种方法提供了具有可靠性度量的解释,能够锐化特定事件的定位,并指示在噪声或域偏移下的解释分散性。