【技术实现步骤摘要】
一种电力工程标签数据挖掘与分类方法
[0001]本专利技术涉及数据挖掘分类
，尤其涉及一种电力工程标签数据挖掘与分类方法。
技术介绍
[0002]在电力工程中，大量数据被产生和收集，其中包括各种设备的状态信息，故障信息，运行日志等，电力工程标签数据挖掘与分类方法是一种对于电力工程运行数据进行标签挖掘、利用以及分类的专业方法，其目的是为了对电力工程数据进行更深维度的利用，然而，这些数据通常以非结构化的形式存在，对其进行有效的管理和利用具有重要的实际意义，目前，传统的数据处理方法无法有效处理和挖掘这些非结构化数据，导致大量有价值的信息未被充分利用。因此，急需一种能够有效挖掘和分类电力工程标签数据的方法
技术实现思路
[0003]基于上述目的，本专利技术提供了一种电力工程标签数据挖掘与分类方法。
[0004]一种电力工程标签数据挖掘与分类方法，包括以下步骤：
[0005]步骤一：收集往期电力工程相关的非结构化标签数据；
[0006]步骤二：通过自然语言处理技术对非结构化标签数据进行预处...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种电力工程标签数据挖掘与分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：收集往期电力工程相关的非结构化标签数据；步骤二：通过自然语言处理技术对非结构化标签数据进行预处理，包括分词、去噪、词性标注等步骤；步骤三：利用机器学习算法进行数据挖掘，发现数据间的关联性和规律；步骤四：根据挖掘结果，对标签数据进行分类。2.根据权利要求1所述的一种电力工程标签数据挖掘与分类方法，其特征在于，所述的自然语言处理技术包括深度学习技术，其中深度学习技术包括：卷积神经网络(CNN)：用于识别和处理具有空间关联的数据；长短期记忆网络(LSTM)：用于处理序列数据，所述序列数据包括时间序列数据或文本；自编码器(Autoencoder)：用于数据降维和特征学习；深度信念网络(DBN)：用于图像分类。3.根据权利要求1所述的一种电力工程标签数据挖掘与分类方法，其特征在于，所述的机器学习算法包括支持向量机(SVM)，其基本优化目标函数如下：min 1/2‖w‖^2+C∑ξ_is.t.y_i(w
·
x_i+b)≥1
‑
ξ_i,ξ_i≥0其中，w表示超平面的法向量，b是超平面的截距，C是正则化参数，ξ_i是松弛变量，用于处理数据不完全线性可分的情况。4.根据权利要求1所述的一种电力工程标签数据挖掘与分类方法，其特征在于，所述的数据分类包括基于聚类分析的分类，所述聚类分析具体包括：K
‑
均值聚类(K
‑
Means Clustering)：这是一种划分聚类方法，通过设定K个聚类中心，按照样本到聚类中心的距离划分聚类，然后迭代优化聚类中心，直到聚类中心稳定，其算法的目标函数如下：min∑∑‖x_i
‑
μ_j‖^2其中，x_i表示数据点，μ_j表示第j个聚类的中心，求和是在所有的数据点和聚类中心上进行；层次聚类(Hierarchical Clustering)：这种聚类方法不需要预先设定聚类的数量，而是通过计算样本间的距离或相似度，然后按照某种规则(如最短距离、最长距离、平均距离等)将相近的样本或聚类进行合并，形成一个层次结构的聚类；密度聚类：如DBSCAN(Density
‑
Based Spatial Clustering of Applications with Noise)：这种聚类方法基于样本的密度分布进行聚类，能够发现任意形状的聚类，并且能够处理噪声数据；谱聚类(Spectral Clustering)：这种聚类方法是基于图论的聚类方法，通过构建样本的相似度图，然后通过图划分的方法进行聚类，能够发现非凸的聚类；模型基聚类：如高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)：这种聚类方法假设数据是由多个高斯分布的混合生成的，通过最大化似然函数来学习各个高斯分布的参数，然后根据每个样本属于各个高斯分布的概率来划分聚类。5.根据权利要求3所述的一种电力工程标签数据挖掘与分类方法，其特征在于，所述支持向量机(SVM)的特点包括：
支持向量机(SVM)基于监督学习模型，用于分类和回归分析，在分...
【专利技术属性】
技术研发人员：张艳，刘明红，刘灵爽，贾政豪，王洪涛，刘卫，左雅，张瑞龙，朱兆群，李伟，王鹏朝，
申请(专利权)人：国网新疆电力有限公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。