基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
本文主要针对深度学习进行研究与分析,首先分析深度学习以及电力大数据发展的背景,在此基础上解析深度学习技术的内涵和常见模型,最后解析深度学习在用户用电行为分类中的应用构架,进行详细分析.
推荐文章
BP神经网络在用电用户分类中的应用
BP神经网络
能效分析
负荷辨识
多元线性回归
用户划分
信息技术在用电检查中的应用探究
信息技术
用电检查
蓝牙
数据库
基于深度学习的用户投诉预测模型研究
电信投诉预测
深度学习
深度置信网络
非线性组合特征
大数据在用电节电应用中的路径探索
大数据
节电
应用
信息
研究
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 深度学习在用户用电行为分类中的应用方向
来源期刊 电子测试 学科
关键词 深度学习 用户用电行为 应用
年,卷(期) 2018,(22) 所属期刊栏目 科技论坛
研究方向 页码范围 132-134
页数 3页 分类号
字数 2883字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-8519.2018.22.060
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 胡文 4 5 1.0 2.0
2 刘丰威 4 2 1.0 1.0
3 陈臣 3 5 1.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (15)
共引文献  (28)
参考文献  (5)
节点文献
引证文献  (1)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1985(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2006(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2010(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2012(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2014(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2015(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2016(9)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(7)
2017(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2018(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2019(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
深度学习
用户用电行为
应用
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子测试
半月刊
1000-8519
11-3927/TN
大16开
北京市100098-002信箱
82-870
1994
chi
出版文献量(篇)
19588
总下载数(次)
63
总被引数(次)
36145
论文1v1指导