申请/专利权人：国家电网有限公司;国网重庆市电力公司;国网重庆市电力公司物资分公司

申请日：2023-11-27

公开（公告）日：2024-03-08

公开（公告）号：CN117669810A

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q10/0639;G06Q50/06;G06F18/214;G06F18/243;G06F18/25;G06N20/20;G06N5/01

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.26#实质审查的生效;2024.03.08#公开

摘要：本发明涉及智能决策技术，揭露了一种多策略融合物料抽检方法，包括：获取标准化历史电力物资数据，将标准化历史电力物资数据转化为历史电力物资数据特征；利用历史电力物资数据特征对预构建的多策略融合模型进行训练，训练完成后得到标准多策略融合模型；获取待抽检电力物资数据，所述标准多策略融合模型的第一策略模型、第二策略模型以及第三策略模型分别对待抽检电力物资数据进行抽检预测，并将第一策略模型、第二策略模型以及第三策略模型预测得到的抽检结果进行加权平均处理，得到抽检预测结果。本发明还提出一种多策略融合物料抽检装置、电子设备以及存储介质。本发明可以提高电力物资的抽检工作效率和抽检结果的准确率。

主权项：1.一种多策略融合物料抽检方法，其特征在于，所述方法包括：获取标准化历史电力物资数据，将所述标准化历史电力物资数据转化为历史电力物资数据特征，其中，所述历史电力物资数据特征包括：物资类编号、物资供应商编号、实验类别编号以及物资供应商状态；利用所述历史电力物资数据特征对预构建的多策略融合模型进行训练，训练完成后得到标准多策略融合模型，其中，所述预构建的多策略融合模型包括第一策略模型、第二策略模型以及第三策略模型；获取待抽检电力物资数据，所述标准多策略融合模型的第一策略模型、第二策略模型以及第三策略模型分别对待抽检电力物资数据进行抽检预测，并将第一策略模型、第二策略模型以及第三策略模型预测得到的抽检结果进行加权平均处理，得到抽检预测结果。

全文数据：

权利要求：

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