基于胶囊网络的电力供应链风险识别模型

摘要：

为解决传统方法下电力供应链分析识别准确率低、泛化能力和鲁棒性差的情况,提出一种利用深度学习中胶囊网络算法来构建电力供应链风险评估模型.为了验证该算法在电力供应链风险中的识别效果,通过与传统方法进行对比,结果显示提出的算法在准确度、泛化能力以及鲁棒性等方面都取得了可竞争的实验效果.

关键词：深度学习、机器学习、胶囊网络、电力系统、风险评估

所属期刊栏目：38

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：国网江苏省电力有限公司项目J2020063

在线出版日期：2022-10-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：32-34