基于大数据的电磁环境智能分析方法技术

本发明专利技术公开了基于大数据的电磁环境智能分析方法，该电磁环境智能分析方法包括下列步骤：S1、进行文本识别；S2、建立电磁环境信息数据集；S3、在电磁环境信息数据集中设置多个子集，将不同电磁环境信息分类放置在子集内部，建立不同电磁环境类别的信息子集；S4、添加评估修正参数；S5、经过评估修正参数后的信息子集进行内部信息排序；S6、将最优电磁环境数据排序至信息子集内部顶部；S7、建立参数输入机制，在参数输入按照顺序依次提取信息子集内部电磁环境信息，模型完整建立；本发明专利技术的有益效果是，能够对电磁报告中的文本进行识别，并且通过相关数据收集，做出一定的数据模型，根据数据模型能够对电磁环境进行数据分析。数据模型能够对电磁环境进行数据分析。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的电磁环境智能分析方法


[0001]本专利技术涉及电磁环境分析管理
，特别是基于大数据的电磁环境智能分析方法。

技术介绍

[0002]大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合；海量电磁环境信息通过网络传输到云上，电磁环境信息中心具有不会受限的存储空间，可为电磁环境信息深度集成应用提供超强的计算能力；随着现代联合作战向多维空间发展，电磁作战空间重要性不断提升，但是目前对于电磁环境的数据分析使用效果不佳，对于很多电磁环境分析的数据无法进行综合处理，并且上传数据，以供后续人们进行处理，存在信息更新速度慢，信息存储量小，信息的可靠成度主要取决于采样的有效性，不能对水资源进行实时预报和实时评价等问题。
[0003]鉴于上述情况，有必要对现有的电磁环境分析方式加以改进，使其能够适应现在对电磁环境工作使用的需要。

技术实现思路

[0004]由于目前对于电磁环境处理分析效果不佳，效率低，并且对于一些数据无法进行精准识别，因此我们在现有技术缺陷的基础上设计了一种基于大数据的电磁环境智能分析方法，利用电磁检测报告文本识别技术、输变电设施电磁环境智能分析模型，设计出了开发电磁检测数据智能分析工具，能够对电磁检测报告的智能数据提取，并且相关数据进行自动技术，从而实现电场强度、磁感应强度、无线电干扰等数据的预测预警。
[0005]实现上述目的本专利技术的技术方案为，基于大数据的电磁环境智能分析方法，包括：文本识别模块、分布式存储管理模块、模型构建模块、模型评估模块、算法模块、可视化显示模块；
[0006]文本识别模块，对电磁检测报告中的文本进行识别从而方便后续数据存储及模型评估数据；
[0007]分布式存储管理模块，对整个大数据挖掘分析系统所有的数据进行统一的标准格式存储；
[0008]模型构建模块，根据人工经验库，提取样本数据中的数据项，对不同的数据项进行组合运算形成数据集，再将数据集根据业务需求选择算法参数和算法，构建相应的模型；
[0009]模型评估模块，对已构建的模型通过模型评估指标评估等级，获得已构建模型的评估等级，选择评估等级最优的模型作为本系统模型；其中，模型评估指标评包括：模型的计算效率和模型的分析准确度；
[0010]算法模块，用于读取及配置数据，设置模型，训练所述模型，读取电磁环境数据并应用所述模型进行计算；
[0011]可视化展示模块，用于对分析后的电磁环境数据进行展示；
[0012]该电磁环境智能分析方法包括下列步骤：
[0013]S1、进行文本识别；
[0014]S2、建立电磁环境信息数据集；
[0015]S3、在电磁环境信息数据集中设置多个子集，将不同电磁环境信息分类放置在子集内部，建立不同电磁环境类别的信息子集；
[0016]S4、添加评估修正参数；
[0017]S5、经过评估修正参数后的信息子集进行内部信息排序；
[0018]S6、将最优电磁环境数据排序至信息子集内部顶部；
[0019]S7、建立参数输入机制，在参数输入按照顺序依次提取信息子集内部电磁环境信息，模型完整建立。
[0020]对本技术方案的进一步补充，所述文本识别模块是基于LSTM循坏神经网络算法实现对切分文本的精准识别。
[0021]对本技术方案的进一步补充，所述步骤S2中信息数据集包括电场强度、磁感应强度、无线电干扰值。
[0022]对本技术方案的进一步补充，所述模型构建模块建构模型采用以下方式：
[0023](1)：根据业务需求，从分布式存储管理模块中抽取所需的样本数据；
[0024](2)：根据人工经验库，提取样本数据中的数据项，对不同的数据项进行组合运算，并从算法工具库中选择算法参数，并选择算法；
[0025](3)：根据所选取的算法参数和算法，选择不同的数据参数，构建至少一个模型；
[0026](4)：所构建的模型，通过提取系统分析和人工分析结果一致的典型数据存入样本库进而完善样本库，不断的重复构建模型的步骤来调整和完善模型，直至模型评估等级达到预设模型评估等级阈值。
[0027]对本技术方案的进一步补充，所述算法模块包括算法管理子模块、模型训练子模块以及模型应用子模块；所述算法管理子模块包括算法中心子模块、算法子模块、下载记录子模块和算法类型管理子模块，所述算法中心子模块用于管理全部算法，通过所述算法中心子模块，能够查看全部算法及与各算法对应的详细信息；所述算法子模块用于对由当前用户上传的所有算法进行管理；所述下载记录子模块用于记录系统中当前用户下载算法的历史信息，能够展示用户下载的算法的信息；所述算法类型管理子模块用于对算法所属类型进行管理，能够对算法的类型进行增加、删除、修改操作。
[0028]对本技术方案的进一步补充，所述可视化展示模块，用于对分析后的电磁环境数据进行展示，其中：所述可视化展示模块包括单图可视化子模块、大屏可视化子模块及多维态势呈现子模块；所述单图可视化子模块用于对原始数据、过程数据、挖掘结果进行定制化视图输出；所述大屏可视化子模块用于提供用户可视化图表的展示，能够直接将所要呈现的组件放入画布进行配置和布局，通过点击、拖拽即可调整图层顺序，将现有分析结果布局并展现；所述多维态势呈现子模块包含数据加载子模块，基础功能支撑子模块，数据可视化显示子模块和模拟展示子模块；所述数据加载子模块实现对离线地图、地形数据、矢量数据和三维模型数据的加载；所述基础功能支撑子模块提供基本能力和插件，包括图层控制、底图控制、坐标定位、测量、标记、书签、地图对比、粒子效果、飞行漫游、标绘、打印功能；所述数据可视化显示子模块实现热力图、动态波纹效果、风向图、线扩散效果、线流动效果和散
点图的可视化显示；所述模拟展示子模块通过电磁环境数据实现对飞行、舰船、卫星轨迹、卫星侦照过程可视化和动态水域的模拟。
[0029]对本技术方案的进一步补充，所述模型评估模块评估模型采用以下方式：
[0030](1)：输入模型，从分布式存储管理模块中抽取测试数据；
[0031](2)：运用测试数据测试模型的计算效率，并与人工经验库进行结果比对，分析模型的分析准确度；
[0032]按照已设定的模型评估指标评获得模型评估等级，根据模型的计算效率和分析准确度为模型评估其等级；
[0033](3)：根据模型评估等级选择最优的模型存储于分布式存储管理模块的模型库中；若所构建的模型的评估等级不能达到预设评估等级阈值，则重新构建模型。
[0034]对本技术方案的进一步补充，按照不同电压等级分别构建基于大数据的电磁环境变化模型。
[0035]其有益效果在于，能够对电磁报告中的文本进行识别，并且通过相关数据收集，做出一定的数据模型，根据数据模型能够对电磁环境进行数据分析，便于人们根据需要进行使用。
具体实施方式
[0036]由于目前对于电磁环境处理分析效果不佳，效率低，并且对本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于大数据的电磁环境智能分析方法，其特征在于，包括：文本识别模块、分布式存储管理模块、模型构建模块、模型评估模块、算法模块、可视化显示模块；文本识别模块，对电磁检测报告中的文本进行识别从而方便后续数据存储及模型评估数据；分布式存储管理模块，对整个大数据挖掘分析系统所有的数据进行统一的标准格式存储；模型构建模块，根据人工经验库，提取样本数据中的数据项，对不同的数据项进行组合运算形成数据集，再将数据集根据业务需求选择算法参数和算法，构建相应的模型；模型评估模块，对已构建的模型通过模型评估指标评估等级，获得已构建模型的评估等级，选择评估等级最优的模型作为本系统模型；其中，模型评估指标评包括：模型的计算效率和模型的分析准确度；算法模块，用于读取及配置数据，设置模型，训练所述模型，读取电磁环境数据并应用所述模型进行计算；可视化展示模块，用于对分析后的电磁环境数据进行展示；该电磁环境智能分析方法包括下列步骤：S1、进行文本识别；S2、建立电磁环境信息数据集；S3、在电磁环境信息数据集中设置多个子集，将不同电磁环境信息分类放置在子集内部，建立不同电磁环境类别的信息子集；S4、添加评估修正参数；S5、经过评估修正参数后的信息子集进行内部信息排序；S6、将最优电磁环境数据排序至信息子集内部顶部；S7、建立参数输入机制，在参数输入按照顺序依次提取信息子集内部电磁环境信息，模型完整建立。2.根据权利要求1所述的基于大数据的电磁环境智能分析方法，其特征在于，所述文本识别模块是基于LSTM循坏神经网络算法实现对切分文本的精准识别。3.根据权利要求2所述的基于大数据的电磁环境智能分析方法，其特征在于，所述步骤S2中信息数据集包括电场强度、磁感应强度、无线电干扰值。4.根据权利要求3所述的基于大数据的电磁环境智能分析方法，其特征在于，所述模型构建模块建构模型采用以下方式：(1)：根据业务需求，从分布式存储管理模块中抽取所需的样本数据；(2)：根据人工经验库，提取样本数据中的数据项，对不同的数据项进行组合运算，并从算法工具库中选择算法参数，并选择算法；(3)：根据所选取的算法参数和算法，选择不同的数据参数，构建至少一个模型；(4)：所构建的模型，通过提取系统分析和人工分析结果一致的典型数据存入样本库进而完善样本库，不断的重复构建模型的步骤来调整和完善模型，直至模型评估等级达到预设模型评估等级阈值。5.根据权利要求4所述的基于大数据的电磁环境智能分析方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱东歌，马瑞，刘佳，李晓龙，张庆平，王峰，韩利，方济中，霍耀佳，沙江波，
申请(专利权)人：国网宁夏电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：