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公开(公告)号:CN118551331B
公开(公告)日:2024-10-29
申请号:CN202411026433.4
申请日:2024-07-30
申请人: 国网山东省电力公司电力科学研究院
IPC分类号: G06F18/2433 , G06F18/214 , G06F18/26 , G06N5/022 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
摘要: 本发明公开了一种基于鸟类定位的运行状态数据监测方法及设备,属于数据分析技术领域。本发明通过对设备运行状态训练数据集进行精细分组处理,并分别利用功能异常检测算法中的第一状态知识挖掘模块和第二状态知识挖掘模块对分组后的数据进行深度挖掘,有效提取了设备运行状态的趋势向量。通过对这些趋势向量进行环境因素增广和特征尺寸调整,显著增强了算法对环境变化的适应性和对设备状态特征的捕捉能力。结合多种算法训练误差进行综合优化训练,不仅提升了算法的训练效率,还确保了最终得到的目标功能异常检测算法具有高度的准确性和可靠性,特别适用于对目标鸟类活动追踪定位设备的设备运行状态进行高效、准确的监测。
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公开(公告)号:CN118551331A
公开(公告)日:2024-08-27
申请号:CN202411026433.4
申请日:2024-07-30
申请人: 国网山东省电力公司电力科学研究院
IPC分类号: G06F18/2433 , G06F18/214 , G06F18/26 , G06N5/022 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
摘要: 本发明公开了一种基于鸟类定位的运行状态数据监测方法及设备,属于数据分析技术领域。本发明通过对设备运行状态训练数据集进行精细分组处理,并分别利用功能异常检测算法中的第一状态知识挖掘模块和第二状态知识挖掘模块对分组后的数据进行深度挖掘,有效提取了设备运行状态的趋势向量。通过对这些趋势向量进行环境因素增广和特征尺寸调整,显著增强了算法对环境变化的适应性和对设备状态特征的捕捉能力。结合多种算法训练误差进行综合优化训练,不仅提升了算法的训练效率,还确保了最终得到的目标功能异常检测算法具有高度的准确性和可靠性,特别适用于对目标鸟类活动追踪定位设备的设备运行状态进行高效、准确的监测。
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