【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力二次设备数据检测技术，尤其涉及一种基于加权模糊层次关联规则的缺陷数据挖掘方法及系统。
技术介绍
1、电力二次设备的缺陷可能导致电力系统的故障，引发事故甚至造成人员伤亡和财产损失。因此，及早发现设备缺陷，并采取相应的维修和替换措施，对于保障电力系统的安全稳定运行至关重要。随着大数据和人工智能技术的兴起，数据分析和故障诊断在电力二次设备的缺陷检测中发挥着重要作用。通过对设备运行数据的采集、存储和分析，可以建立设备的工作模型和故障模式，从而实现对设备缺陷的快速诊断和预测。对于数据之间的关联性挖掘，传统的关联规则挖掘方法主要关注项集之间的频繁程度，但在电力二次设备缺陷数据中，不同的缺陷类型和程度可能对系统的稳定性和安全性产生不同的影响。存在每一项缺陷对应着多种缺陷原因，对每个缺陷的缺陷等级划分难以定性，该现象可能会导致挖掘出的规则是对实际没有意义的关联规则。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本专利技术提供一种基于加权模糊层次关联规则...
【技术保护点】
1.一种基于加权模糊层次关联规则的缺陷数据挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于加权模糊层次关联规则的缺陷数据挖掘方法，其特征在于，所述二次设备的缺陷属性集表达式如下：
3.根据权利要求1所述的基于加权模糊层次关联规则的缺陷数据挖掘方法，其特征在于，所述二次设备的缺陷属性项目集表达式如下：
4.根据权利要求1所述的基于加权模糊层次关联规则的缺陷数据挖掘方法，其特征在于，对所述缺陷属性集进行模糊分层处理时，包括：建立模糊分层结构树，得到所述缺陷属性集中缺陷属性的层次关系。
5.根据权利要求1所述...
【技术特征摘要】
1.一种基于加权模糊层次关联规则的缺陷数据挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于加权模糊层次关联规则的缺陷数据挖掘方法，其特征在于，所述二次设备的缺陷属性集表达式如下：
3.根据权利要求1所述的基于加权模糊层次关联规则的缺陷数据挖掘方法，其特征在于，所述二次设备的缺陷属性项目集表达式如下：
4.根据权利要求1所述的基于加权模糊层次关联规则的缺陷数据挖掘方法，其特征在于，对所述缺陷属性集进行模糊分层处理时，包括：建立模糊分层结构树，得到所述缺陷属性集中缺陷属性的层次关系。
5.根据权利要求1所述的基于加权模糊层次关联规则的缺陷数据挖掘方法，其特征在于，所述模糊隶属度表达式如下：
6.根据权利要求1所述的基于加权模糊层次关联规则的缺陷数据挖掘方法，其特征在于，为每个缺陷属性项目进行赋权时，包括：
7.根据权利要求1所述的基于加权模糊层次关联规则的缺陷数据挖掘方法，其特征在于，为每个缺陷属性项目进行赋权之后，还包括：对每个缺陷属性项目的权重系数归一化；根据不同缺陷属性项目的权值及对应的缺陷属性之间的模糊隶属度计算不同缺陷属性项目关联规则路径的路径权重时，包括：将节点项目y归一化后的权重系数与模糊层次结构中节点项目x到上层项目y的隶属度相乘，得到节点项目x到上层项目y的路径权重。
【专利技术属性】
技术研发人员：朱添益，吴震宇，夏建勋，章建军，杨帅雄，易汝轩，周展帆，于艺盛，罗杰，
申请(专利权)人：国网湖南省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：
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