摘要
本发明公开了一种电力系统网络安全模型的数据选择代理方法、系统及存储介质,其中,方法包括:确定目标任务和评估指标;收集并预处理数据集;定义目标模型;基于目标模型构建代理模型,确定数据选择方式和选择策略;训练代理模型,使其在验证集上达成目标模型的评估指标;用训练后的代理模型对未标记数据进行数据选择,形成更新后的训练集;用更新后的训练集代入目标模型训练,用验证集调整目标模型的超参数并充分迭代;用测试集测试目标模型的性能,根据测试结果调整目标模型的超参数,重复以上步骤,直至目标模型达成评估指标。本发明通过采用更小的代理模型进行数据选择,提供了更高效、精确且适应性强的电力系统网络安全模型数据选择方法。
技术关键词
电力系统网络安全
训练集
指标
标记
模型训练模块
出电力系统
可读存储介质
深度学习模型
正则化参数
倾斜现象
数据获取模块
策略
核心
定义
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