基于卷积神经网络的电力设备缺陷文本分类模型研究

电网生产管理系统中存在大量闲置的设备缺陷记录文本。针对电力设备缺陷文本的特点,构建了基于卷积神经网络的缺陷文本分类模型。首先通过分析大量电力设备缺陷记录,归纳了电力设备缺陷文本的特点;然后参考中文文本分类的一般流程,并考虑缺陷文本的特点,建立了一种基于卷积神经网络的电力缺陷文本分类模型;最后通过算例对基于卷积神经网络的缺陷分类模型和多种传统机器学习分类模型进行全面比较。算例结果表明,所提出的缺陷文本分类模型能显著降低分类错误率,在分类效率上也比较可观。     

基于知识图谱技术的电力设备缺陷记录检索方法

电网生产管理系统中存在大量电力设备缺陷记录,其准确检索对于缺陷管理有着重要的指导作用。基于知识图谱技术,探索了电力设备缺陷记录检索方法。首先提出了利用现有电力设备缺陷记录语料构建电力设备缺陷知识图谱的方法;然后基于所构建的知识图谱,提出了利用图搜索进行电力设备缺陷检索的方法;最后通过算例对比了上述缺陷记录检索方法和传统机器学习语义分析方法的检索效果。算例表明,基于知识图谱的电力设备缺陷记录检索方法能提升缺陷记录检索的效果。