本發明公開了一種帶標簽信息子字典級聯學習的電能質量擾動識別方法,首先對不同類別的電能質量擾動信號降維特征提取并貼入標簽信息,然后對不同類別的電能質量降維數據訓練成冗余子字典,對含有標簽信息的子字典級聯成判別性字典進行優化學習,其次輸入測試樣本信號在優化下的級聯字典下進行稀疏,最后重構信號并由冗余誤差最小確定目標的類別。本發明所述的方法加入了標簽信息,會獲得更加優化字典,使得對電能質量擾動信號有更加精確的識別,同時測試了電能質量復合擾動信號,為實際多分類復雜電能質量的檢測和分析提供了方法,對進一步提高供電質量等具有重要的實際意義。
聲明:
“帶標簽信息子字典級聯學習的電能質量擾動識別方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)