电能表检定系统的多模态数据融合方法

本发明提出了电能表检定系统的多模态数据融合方法，包括以下步骤：S1：采用自适应混合滤波算法去除信号数据中的噪声，得到去噪后的信号数据；S2：对去噪后的信号利用多元统计和贝叶斯推理方法进行异常值检测，并对异常评分进行聚类分析，得到异常评分聚类结果；S3：构建多层动态卷积、递归网络模型，提取图像动态特征，进行时变特征分析，通过自适应权重机制调整各模态特征的重要性，得到融合后的多模态特征向量。本发明通过自适应混合滤波算法，对采集到的电能表数据进行多层次的噪声过滤，有效提高了数据的整体质量和精度，能够有效识别出数据中的异常模式和趋势，增强了系统对异常情况的检测能力，提高了系统的鲁棒性。