基于多任务学习的非侵入式负荷监测方法

被引：0

申请号：

CN202211403044.X

申请日：

2022-11-10

公开(公告)号：

CN115564046A

公开(公告)日：

2023-01-03

发明(设计)人：

盛凯傅颖马浩贾俊铖

申请人：

申请人地址：

215000 江苏省苏州市平泷路251号苏州城市生活广场A幢12A02室-12A09室

IPC主分类号：

G06N308

IPC分类号：

G06N304 G06F1718

代理机构：

苏州谨和知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32295

代理人：

吕超

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2023-01-20	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06N 3/08 申请日:20221110
2023-01-03	公开	公开

共 50 条

[1]

基于多任务学习的非侵入式负荷监测方法 [P].

盛凯 ;

傅颖 ;

马浩 ;

贾俊铖 .

中国专利 :CN115564046B ,2025-09-09

[2]

基于多任务学习的非侵入式负荷监测中的负荷分解方法 [P].

薛激光 ;

王珺 ;

赵宇东 ;

汤野 ;

程文玉 ;

武珺 ;

赵旭亮 ;

周思成 ;

冯智博 ;

王丹 ;

旋璇 ;

刘璐 ;

李丹 ;

方小宁 ;

冮若嘉 ;

朱耀文 ;

郭紫薇 .

中国专利 :CN119580063A ,2025-03-07

[3]

一种基于多任务学习的非侵入式负荷分解方法 [P].

谭貌 ;

张政 ;

别岳超 ;

廖骋臣 ;

肖俊 ;

苏永新 ;

潘瑞 .

中国专利 :CN115374814A ,2022-11-22

[4]

基于多物理量融合的非侵入式负荷监测方法 [P].

盛凯 ;

傅颖 ;

马浩 ;

贾俊铖 .

中国专利 :CN115563583A ,2023-01-03

[5]

基于多物理量融合的非侵入式负荷监测方法 [P].

盛凯 ;

傅颖 ;

马浩 ;

贾俊铖 .

中国专利 :CN115563583B ,2025-07-08

[6]

基于深度学习的非侵入式负荷监测方法和系统 [P].

周开乐 ;

殷辉 ;

丁涛 ;

李兰兰 ;

周昆树 ;

胡定定 .

中国专利 :CN113808071A ,2021-12-17

[7]

一种基于设备迁移学习的非侵入式负荷监测方法 [P].

邵振国 ;

张承圣 ;

邓宏杰 ;

黄耿业 ;

陈飞雄 ;

张嫣 .

中国专利 :CN111369120A ,2020-07-03

[8]

非侵入式负荷监测方法 [P].

王林钰 ;

祁辉 ;

周佳伟 ;

丁一帆 ;

殷俊平 ;

郭亮 .

中国专利 :CN111428755A ,2020-07-17

[9]

使用集成机器学习技术的非侵入式负荷监测 [P].

S·米玛洛格鲁 ;

A·沈 ;

A·刚奈尔 ;

O·本杰明 .

美国专利 :CN113574550B ,2025-08-22

[10]

使用集成机器学习技术的非侵入式负荷监测 [P].

S·米玛洛格鲁 ;

A·沈 ;

A·刚奈尔 ;

O·本杰明 .

中国专利 :CN113574550A ,2021-10-29

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