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基于深度学习的电力物资质量信息监督平台设计
基于深度学习的电力物资质量信息监督平台设计
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万方数据
维普
中文摘要：
本文针对电力物资质量监管的痛点,提出了一种基于深度学习的智能监督平台.该平台采用注意力机制增强的卷积神经网络模型,通过对海量历史质量数据的学习,实现了对电力物资质量状态的高精度判别.研究表明,该平台在准确率、精确率、召回率等指标上显著优于传统机器学习模型,且具有更强的泛化能力,为电力系统的安全稳定运行提供了有力保障.
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作者：
张奇峰、李紫珊
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作者单位：
国网福建省电力有限公司物资分公司
国网信通亿力科技有限责任公司
关键词：
电力物资
质量监管
深度学习
出版年：
2025
电气技术与经济
北京电工综合技术经济研究所
电气技术与经济
影响因子：
0.393
ISSN：
2096-4978
年,卷(期)：
2025.
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