一种基于自注意力编码与GSA优化分类的窃电检测方法
申请号:CN202511284867
申请日期:2025-09-10
公开号:CN120781176B
公开日期:2025-11-11
类型:发明专利
摘要
本申请提供一种基于自注意力编码与GSA优化分类的窃电检测方法,涉及异常检测技术领域,解决了现有技术中人工规则依赖性强、静态特征建模能力有限及时序依赖建模不足的技术问题。该方法通过编码模型对待测筛选矩阵进行特征提取和分类,得到特征向量;将特征向量与基准模板库中的基准向量进行差异度计算,得到特征差异度;将特征差异度进行变换处理后,与特征向量进行加权融合,得到加权特征向量;将加权特征向量输入最优分类器,得到异常结果;本申请用于窃电检测过程中,通过自注意力编码与GSA优化分类实现无硬件依赖的高精度窃电检测。
技术关键词
矩阵
分类器
时序
前馈神经网络
注意力机制
数据
基准
异常检测技术
日期
累积分布函数
通信单元
日历
模板
处理单元
静态特征
线性单元
蒙特卡洛
编码器