【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能领域中的计算机视觉和人机交互领域，具体来说是一种基于ai智能学习的操作票算法。
技术介绍
1、在电力系统的安全运行规范中，对每个电气操作都有明确的规范，并且要求对每个操作都要有明确详细的记录。电力操作票系统就是为了维护这些信息，使得每次操作信息都可以做到追踪和管理的系统。操作票是电力作业和管理的依据，也是电力调度中经常使用的依据之一，在电力系统中操作票是防止电力调度出现误操作、误作业的关键。随着电网建设的复杂度越来越高，在电力调度中，操作票的填票涉及到的事项也越来越多，操作票的填写和信息也越来越复杂，需要填写和使用的操作票也越来越多，特别是电网春秋检期间，变电运维人员需要大批量的填写操作票，这导致整个工作量急剧增加，复杂的工作量也使得操作票的有效性越来越低，容易在信息填写和记录环节出现错误，一旦出现填写错误等情况，对电网运行和现场人员人身安全是一个巨大的威胁，因此，如何构建信息化的操作票系统，来解决当前电力系统操作票的复杂的信息记录、校验及管理工作，成为电力信息化建设面临的一个重要的任务和挑战。近年来，随着电力系统智能化建设的加速和完善，电力系统中信息化技术的应用己经基本已经实现了对发电、配电和调度等各环节的覆盖，也为构建具备高度智能化和自动化的操作票系统提供了可能，因此有必要在已经现有的智能电网的信息化系统基础上，进一步将操作票业务进行信息化的处理。目前地市级供电公司普遍己经建立了智能电网信息化系统，在电力调度中心集成了电力信息化管理系统，并且初步建立了电力操作票管理系统，实现了操作票信息线上登记、查询和
2、为了解决这些问题，本专利提出了一种基于ai智能学习的操作票算法，通过对实时流数据采集处理，快速构建、优化、部署算法模型，提高了算法模型推理的效率和可靠性：
3、1、智能出票系统的安全性和可靠性系数较低：安全风险：低安全性可能使系统容易受到恶意攻击、数据泄露或篡改，从而导致信息安全隐患。数据错误：低可靠性可能导致系统生成的票据存在错误，例如重复、缺失或不准确的信息，从而影响业务流程和客户体验。系统故障：低可靠性可能导致系统频繁崩溃或出现故障，影响正常的票务操作和服务。信任问题：低安全性和可靠性可能降低用户对系统的信任度，使用户对系统产生怀疑，进而影响系统的应用和推广，所以急需一种出票系统安全性和可靠性安全系数高的智能出票方法。
4、2、缺少智能语音开票的功能：用户体验下降：缺少智能语音开票功能可能使用户无法通过语音指令快速完成开票操作，增加了用户操作的复杂度，降低了用户的便利性和舒适度。效率低下：没有智能语音开票功能可能需要用户手动输入大量信息，包括票据内容、金额等，这会增加用户的操作时间和精力，降低工作效率。错误风险：手动输入信息容易出现错误，缺少智能语音开票功能可能导致用户在录入信息时出现错误，进而产生不准确的票据或数据，影响业务的准确性和可靠性。技术更新滞后：缺少智能语音开票功能可能使系统技术跟不上时代发展的步伐，错失了智能语音技术带来的便利和效率提升，所以急需一种能够智能语音开票的智能出票方法。
5、3、智能开票系统缺少相关知识支撑底层逻辑：决策不准确：缺乏相关知识支撑可能导致系统在处理复杂情况时无法做出准确的决策，影响到开票过程的准确性和合规性。适应性差：缺少相关知识支撑可能使系统难以适应不断变化的业务环境和法规要求，降低了系统的灵活性和可持续发展能力。技术落后：缺乏相关知识支撑可能使系统的核心逻辑不能跟上行业最新发展，错失了技术创新带来的竞争优势。用户体验差：如果系统缺乏相关知识支撑，可能导致用户在使用过程中遇到各种问题，降低了用户对系统的信任度和满意度，所以急需一种具有专业知识库为底层逻辑的智能出票方法。
6、4、智能开票的方法在出票时缺少安全校核的功能：决策不准确：缺乏相关知识支撑可能导致系统在处理复杂情况时无法做出准确的决策，影响到开票过程的准确性和合规性。适应性差：缺少相关知识支撑可能使系统难以适应不断变化的业务环境和法规要求，降低了系统的灵活性和可持续发展能力。技术落后：缺乏相关知识支撑可能使系统的核心逻辑不能跟上行业最新发展，错失了技术创新带来的竞争优势。用户体验差：如果系统缺乏相关知识支撑，可能导致用户在使用过程中遇到各种问题，降低了用户对系统的信任度和满意度。所以急需一种具有安全校核功能的智能出票方法。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种基于ai智能学习的操作票算法，可以有效解决
技术介绍
中的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案为：
3、一种基于ai智能学习的操作票算法，所述基于ai智能学习的操作票算法，其核心在于采用规则学习方法构建操作票的规则库，通过自顶向下的方式确定初始规则体条件，挖掘操作票命令术语的语法规则，进而生成规则库，同时，利用隐马尔可夫模型(hmm)的强大时序概率分析能力，揭示调度操作票背后的状态变化模式，通过维特比算法推断出最可能的调度状态序列，优化调度流程，在算法实现中，中文分词作为基础步骤，采用基于字的构词分词算法和隐马尔可夫模型实现精准分词和词性标注，整个操作票系统通过实时监测功能获取新建票及调度指令信息，实现智能化的决策和管理，智能操作票编辑功能则通过自动分析和推荐信息，辅助用户高效准确地完成操作票编辑，最后，在操作票管理方面，通过录入、修改和删除功能，实现操作票信息的全面管理和高效维护，这些功能的综合应用，有效提升了操作票系统的智能化水平，为调度操作票的自动生成和优化提供了有力支持。
4、进一步的，所述采用规则学习方法建立操作票的规则库，首先通过自顶向下的方式确定初始规则体条件，找出具有最高显著性的判定结果，并计算其在不同属性取值下的相关性，然后完善规则体语句，利用相关性概率调整，重复搜寻判定结果与其他属性的相关性，并本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于AI智能学习的操作票算法，其特征在于：所述基于AI智能学习的操作票算法，其核心在于采用规则学习方法构建操作票的规则库，通过自顶向下的方式确定初始规则体条件，挖掘操作票命令术语的语法规则，进而生成规则库，同时，利用隐马尔可夫模型(HMM)的强大时序概率分析能力，揭示调度操作票背后的状态变化模式，通过维特比算法推断出最可能的调度状态序列，优化调度流程，在算法实现中，中文分词作为基础步骤，采用基于字的构词分词算法和隐马尔可夫模型实现精准分词和词性标注，整个操作票系统通过实时监测功能获取新建票及调度指令信息，实现智能化的决策和管理，智能操作票编辑功能则通过自动分析和推荐信息，辅助用户高效准确地完成操作票编辑，最后，在操作票管理方面，通过录入、修改和删除功能，实现操作票信息的全面管理和高效维护，这些功能的综合应用，有效提升了操作票系统的智能化水平，为调度操作票的自动生成和优化提供了有力支持。
2.根据权利要求书1所述的一种基于AI智能学习的操作票算法，其特征在于：所述采用规则学习方法建立操作票的规则库，首先通过自顶向下的方式确定初始规则体条件，找出具有最高显著性的判
3.根据权利要求书1所述的一种基于AI智能学习的操作票算法，其特征在于：所述隐马尔可夫模型(HMM)是一种强大的时序概率模型，用于描述一个隐藏状态序列生成观测序列的过程，在调度操作票的状态分析中，HMM能够揭示隐藏在观测数据背后的状态变化模式，模型中的状态变量代表调度操作票的不同状态，而观测变量则是这些状态的外在表现，根据HMM的定义，任意时刻的状态只与前一时刻的状态有关，即具有“马尔可夫性”，这意味着时间的流逝中，状态的转移形成了一个马尔可夫链，而观测变量的取值则受到当前状态变量的影响，通过训练数据，HMM学习得到状态转移矩阵A、初始状态矩阵π以及观测状态矩阵B，这些参数共同描述了模型的行为，在学习过程中，隐藏状态序列是通过观察序列推断出来的，这一过程常利用维特比算法实现，维特比算法是一种动态规划算法，用于在给定观测序列的情况下，寻找最可能的隐藏状态序列，算法首先初始化每个可能状态的概率，然后在每个时间点根据状态转移概率和观测概率更新这些概率，最终输出概率最大的状态序列，在调度操作票的应用中，通过维特比算法，从观察到的操作票命令术语中推断出最可能的调度状态序列，这对于理解和优化调度流程具有重要意义，通过分析这些状态序列，发现调度过程中的潜在问题和优化点，从而提高调度效率和安全性。
4.根据权利要求书1所述的一种基于AI智能学习的操作票算法，其特征在于：所述在调度操作票命令术语的自学习过程中，中文分词是不可或缺的基础步骤，分词的准确性，特别是对未录入词汇的精准切分，直接关系到分词的整体效果，错误的切分未录入词可能导致操作票整体分词的召回率下降，因此，我们采用了基于字的构词分词算法，通过序列标注的方式来替代传统的中文分词方法，从而更有效地处理未登录词，根据操作票词语中不同字的位置信息，我们将字划分为词首(B)、词中(M)、词尾(E)以及单独成词四种类型，当操作票中的中文句子包含n个字时，利用隐马尔可夫模型进行分词，该模型通过捕捉字与字之间的转移概率以及字到词位的发射概率，实现对句子的精准分词，完成中文分词后，接下来进行的是词性标注，这一步将分词结果中每个词标注上对应的词性，作为调度操作票命令数据的输出，隐马尔可夫模型同样在词性标注中发挥着重要作用，在这里，中文分词的结果与文本分别对应着隐马尔可夫模型的观测值和观察序列，而词性序列则与状态序列相对应，我们设定隐马尔可夫模型的状态空间表示所有的词性，而观测空间则是全部词语所构成的无重复集合，当调度操作票命令术语作为输入数据被输入到基于隐马尔可夫模型的中文分词模型中时，模型输出的分词结果便是已经完成了词性标注的结果。
5.根据权利要求书4所述的一种基于AI智能学习的操作票算法，其特征在于：所述操作票系统设计的核心功能在于其智能化的决策和管理能力，这主要得益于实时监测功能的应用，该功能能够实时获取系统中新建票的信息，以及调度指令和响应规则库的状态信息，这些信息为操作票系统的智能化决策提供了基础，有助于实现操作票系统的信息智能化功能，在智能操作票编辑方面，传统的操作票系统往往依赖于人工输入和检查，效率低下且容易出...
【技术特征摘要】
1.一种基于ai智能学习的操作票算法，其特征在于：所述基于ai智能学习的操作票算法，其核心在于采用规则学习方法构建操作票的规则库，通过自顶向下的方式确定初始规则体条件，挖掘操作票命令术语的语法规则，进而生成规则库，同时，利用隐马尔可夫模型(hmm)的强大时序概率分析能力，揭示调度操作票背后的状态变化模式，通过维特比算法推断出最可能的调度状态序列，优化调度流程，在算法实现中，中文分词作为基础步骤，采用基于字的构词分词算法和隐马尔可夫模型实现精准分词和词性标注，整个操作票系统通过实时监测功能获取新建票及调度指令信息，实现智能化的决策和管理，智能操作票编辑功能则通过自动分析和推荐信息，辅助用户高效准确地完成操作票编辑，最后，在操作票管理方面，通过录入、修改和删除功能，实现操作票信息的全面管理和高效维护，这些功能的综合应用，有效提升了操作票系统的智能化水平，为调度操作票的自动生成和优化提供了有力支持。
2.根据权利要求书1所述的一种基于ai智能学习的操作票算法，其特征在于：所述采用规则学习方法建立操作票的规则库，首先通过自顶向下的方式确定初始规则体条件，找出具有最高显著性的判定结果，并计算其在不同属性取值下的相关性，然后完善规则体语句，利用相关性概率调整，重复搜寻判定结果与其他属性的相关性，并将具有极高相关性的属性补充至规则库中，最后，为避免过拟合情况，设定规则体内的规则语句数量以及条件数量的限制条件，通过贪心搜索生成调度操作票命令术语的语法规则库，这一过程提升了对调度操作票命令术语语法规则的深度挖掘，从而有效地生成了操作票的规则库。
3.根据权利要求书1所述的一种基于ai智能学习的操作票算法，其特征在于：所述隐马尔可夫模型(hmm)是一种强大的时序概率模型，用于描述一个隐藏状态序列生成观测序列的过程，在调度操作票的状态分析中，hmm能够揭示隐藏在观测数据背后的状态变化模式，模型中的状态变量代表调度操作票的不同状态，而观测变量则是这些状态的外在表现，根据hmm的定义，任意时刻的状态只与前一时刻的状态有关，即具有“马尔可夫性”，这意味着时间的流逝中，状态的转移形成了一个马尔可夫链，而观测变量的取值则受到当前状态变量的影响，通过训练数据，hmm学习得到状态转移矩阵a、初始状态矩阵π以及观测状态矩阵b，这些参数共同描述了模型的行为，在学习过程中，隐藏状态序列是通过观察序列推断出来的，这一过程常利用维特比算法实现，维特比算法是一种动态规划算法，用于在给定观测序列的情况下，寻找最可能的隐藏状态序列，算法首先初始化每个可能状态的概率，然后在每个时间点根据状态转移概率和观测概率更新这些概率，最终输出概率最大的状态序列，在调度操作票的应用中，通过维特比算法，从观察到的操作票命令术语中推断出最可能的调度状态序列，这对于理解和优化调度流程具有重要意义，通过分析这些状态序列，发现调度过程中的潜在问题和优化点，从而提高调度效率和安全性。
4.根据权利要求书1所述的一种基于ai智能学习的...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴斌，费传学，王永生，吕少军，王辛，方亮，李耀，方振霖，王杰，刘华喜，项治国，尹传文，程宜兴，刘玉帆，冯宇航，张沈浩，
申请(专利权)人：国网安徽省电力有限公司六安供电公司，
类型：发明
国别省市：
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