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申请/专利权人：哈尔滨工业大学
摘要：一种基于电网潮流数据因果干预的反事实生成方法，涉及机器学习技术领域，针对现有反事实生成方法中每个新的实例都需要重新解决一个特定的优化问题，进而导致反事实生成效率低的技术问题，本申请通过对反事实因果干预的分析，为生成过程提供因果角度的理论保证；并适当地将模型偏差与属性之间的因果关系结合起来，以确保反事实解释的可行性；使用生成对抗网络与因果干预相结合，克服了原有方法针对一项实例就需要解决一个特定优化问题导致生成效率低下的难点，提高了反事实生成的效率。
主权项：1.一种基于电网潮流数据因果干预的反事实生成方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：获取待解释数据集，然后得到待解释数据集的结构因果模型X→Z←Y，所述待解释数据集为电网潮流数据集；步骤二：将结构因果模型X→Z←Y输入隐式因果生成器得到因果隐式生成模型LG，然后获取生成器和鉴别器，并根据隐式生成模型LG、生成器和鉴别器构建对抗网络；步骤三：获取待解释数据集中的实例q和先验分布噪声z，所述实例q为电网运行状态；步骤四：利用实例q和先验分布噪声z训练对抗网络；步骤五：利用训练好的对抗网络中的生成器生成反事实；所述结构因果模型X→Z←Y表示为：X＝fXNXY＝fYNYZ＝fZX，Y，NZ其中，X、Y和Z为结构因果模型的内生变量，NXNYNZ为结构因果模型的外生变量，fX为X和NX之间因果关系的函数，fY为Y和NY之间因果关系的函数，fZ为X、Y以及NZ之间因果关系的函数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学 一种基于电网潮流数据因果干预的反事实生成方法
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