[发明专利]一种基于深度迁移学习的无监督二氧化碳排放监测方法在审
| 申请号： | 202310454552.9 | 申请日： | 2023-04-25 |
| 公开（公告）号： | CN116451083A | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 陈磊;杨玲;徐炜;王健;郭诚 | 申请（专利权）人： | 皖能马鞍山发电有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G01N33/00;G06F18/24;G06N3/096;G06N3/088 |
| 代理公司： | 马鞍山市金桥专利代理有限公司 34111 | 代理人： | 陈超强 |
| 地址： | 243000 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度迁移学习的无监督二氧化碳排放监测方法，涉及二氧化碳排放监测技术领域。本发明基于深度迁移学习的无监督二氧化碳排放监测方法具有如下优点和效果：在迁移学习过程中目标域数据的标签通常难以获取或获取的代价非常大。用普通的非迁移方法仅仅使用源域有标注数据训练的模型直接用于对目标域进行预测结果往往不能令人满意。而基于深度无监督迁移学习方法可以在缺少目标域标签的情况下训练出模型。与传统的对抗式领域自适应方法相比，本发明采用双流结构，同时关注边缘分布差异的影响和条件分布的差异，通过平衡因子表示特征可迁移性与可分性的相对重要。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 迁移 学习 监督 二氧化碳 排放 监测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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