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卫志农; 石东明; 张明; 孙国强; 臧海祥; 沈培锋;
河海大学 能源与电气学院 江苏 南京 211100;
国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 江苏 南京 210019;
电网故障事件识别; 深度学习; 类别不平衡; 代价敏感学习; 模型融合;
机译:风力涡轮机的二阶滑动模式控制,以不平衡电网故障在不平衡电网故障下通过能力增强故障
机译:基于PMU的光伏智能配电网故障位置识别方法的实时数据验证
机译:使用K-Collect邻邻技术对补偿电网故障事件进行分类的智能方案
机译:考虑LVRT和HVRT要求的不平衡电网故障下并网VSC的电压支持策略概述
机译:在上市后研究中发现罕见的不良事件:样本量的考虑。
机译:在设计与疾病基因座连锁不平衡时的设计和样本量考虑。
机译:使用智能识别方法对被冰覆盖的受污染绝缘子进行交流闪络的静态建模=通过智能识别方法对被冰覆盖的受污染绝缘子进行交流电的静态建模
机译:用事件描述评估四种危害识别方法的有效性
机译:配电网故障事件的识别方法
机译:利用基于毒性数据库的分层方法,人工智能和分子对接,优先考虑对不利结果途径(AOP)的分子启动事件(MIE)的优先考虑化学品的方法和系统
机译:样本属性类别估计方法,样本属性类别估计程序和属性类别估计装置
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