一种信息设备运行状态评估方法
    12.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114064746A

    公开(公告)日:2022-02-18

    申请号:CN202010755376.9

    申请日:2020-07-30

    Abstract: 本发明针对电力大数据背景下电网设备监测数据具有体量大、种类多、产生速度快、精度高等特点,而传统的设备运行状态评估方法在电力大数据背景下出现了处理效率低下的问题,提出一种信息设备运行状态评估方法。首先,分析传统连续属性离散化方法无法满足高效处理需求的特点,实现了基于似然比假设检验的并行化属性离散化,完成了海量设备状态数据预处理。然后,通过对海量设备状态数据的多维特征量分析,建立设备状态评估指标体系,并基于层次分析法以各类指标粗细粒度和丛属关系进行权重分配。最后,采用MapReduce计算框架并行化改进的BP神经网络计算指标劣化度,构建了基于模糊综合评判法的设备状态评估模型。

    一种信息运维故障日志的特征选择方法

    公开(公告)号:CN114090742A

    公开(公告)日:2022-02-25

    申请号:CN202010755377.3

    申请日:2020-07-30

    Abstract: 本发明针对信息运维故障日志的不断增长且文本分类系统中原始特征向量空间的维数巨大,造成文本表示的数据稀疏和分类器过分拟合影响文本分类的效率和精确度的问题,主要从不平衡数据的特殊性开始研究,从信息运维故障日志的特征选择和重采样入手,研究针对不平衡数据的特征选择和重采样方法,提出了一种信息运维故障日志的特征选择方法。首先提出了一种针对不平衡数据集的基于相对贡献率的特征选择算法。该算法基于一个特征频度相对于其它特征频度的差值的总和衡量其相对贡献率的大小,进行特征选择。其次提出了一种基于相关程度与区分程度的特征选择算法。该算法利用特征选择的四个基本信息要素,把特征对于类别的相关程度表示出来,同时也把特征对于类别的区分程度表示出来。最后提出了基于不平衡信息运维故障日志的重采样方法,对欠采样方法进行改进。

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