在信息化项目变更管理中，以下哪项是运用风险评估矩阵分析变更影响时的正确做法？

在基于深度学习对电力设备图像进行识别时，图像质量不佳会增加图像处理过程中的无用信息，甚至影响图像的识别效果。（难度：★）

针对高压输电线路的故障监测，可采用自编码器通过无监督学习的形式来学习数据的特征表示，降低特征序列的维度。（难度：★★）

训练故障诊断模型时，如果故障种类增加，可直接增加模型输出的分类数，不需要更改模型结构或增加模型的复杂度。（难度：★）

随着训练集样本数据量的提升，模型的泛化误差上界越小，模型的泛化能力也随之提升。（难度：★）

为构建台风灾害下架空输电线路损毁预测模型，采用自适应增强迭代算法，可以不断更新训练数据的权重，由弱分类器得到强分类器，具有精度高、不易过拟合的特点。（难度：★★）

微电网是一类新型的灵活性需求响应调节资源，其需求响应行为具有强时间耦合性，可采用时序处理能力强的RNN网络进行封装建模。（难度：★）

在使用k-means对居民用电负荷数据进行聚类时，事先不需要确定聚类的种类数量。（难度：★）

电力监测可基于线性回归等算法进行设备状态识别。线性回归就是试图学习一个以连续值为输出的线性模型，解法为最小二乘法，不可以使用一般的梯度下降法求解。（难度：★★★）

在工业领域，时域分析通常用于对设备的健康状态进行评估以及运行故障监测，时域特征能够反映设备的总体状态。（难度：★）

通过监测电网设备的电气数据，利用人工智能技术和大数据技术挖掘出能够表征设备某种特性的特征点，然后将多个维度的特征点聚合起来，这种技术叫做电力指纹技术。（难度：★）