【摘 要】
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针对电力网络场景下外部入侵目标的预警识别问题，提出了一种基于双分支结构的预警识别方法。首先，利用加权重采样分支提高对尾部类的识别准确率。其次，提出动态特征集成模块解决目标尺度大小不一的问题，并基于Sigmoid函数的分支融合策略，有效地融合尾部类特征和随机采样分支提取的通用特征。最后，使用数据集验证了所提方法分类的有效性。
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61972112）～～；
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针对电力网络场景下外部入侵目标的预警识别问题，提出了一种基于双分支结构的预警识别方法。首先，利用加权重采样分支提高对尾部类的识别准确率。其次，提出动态特征集成模块解决目标尺度大小不一的问题，并基于Sigmoid函数的分支融合策略，有效地融合尾部类特征和随机采样分支提取的通用特征。最后，使用数据集验证了所提方法分类的有效性。
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