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申请/专利权人：国网浙江省电力有限公司余姚市供电公司
申请日：2024-01-03
公开（公告）日：2024-04-30
公开（公告）号：CN117951567A
主分类号：G06F18/24
分类号：G06F18/24;G06F18/214;G06F18/21;G06F18/10;G06N3/0455;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的电力作业问题分类系统、方法及应用。本发明的数据采集模块，采集工作人员作业时的作业问题数据，作业问题数据包括问题描述、问题类型及属性。数据预处理模块，将采集的数据划分为训练集和测试集，训练集的作业问题数据分类由人工进行标注，包括问题描述、问题类型及属性；问题描述特征表达模块，将预处理后的问题描述数据输入到预训练好的模型BERT中，获取问题描述特征表达。所述的模型构建模块，包括降维单元、特征拼接单元。本发明利用深度神经网络模型对作业问题进行分类，具有客观性、准确性、高效性，并针对每个问题人员提供安全培训指导，从而升级人员的作业安全意识及人员专业能力，降低作业安全事故。
主权项：1.一种基于深度学习的电力作业问题分类系统，其特征在于包括数据采集模块、数据预处理模块、问题描述特征表达模块、模型构建模块。所述的数据采集模块，采集工作人员作业时的作业问题数据，作业问题数据包括问题描述及问题其它属性。所述的数据预处理模块，将采集的数据划分为训练集和测试集，训练集的作业问题数据分类由人工进行标注，训练数据包括问题描述、问题分类及其它属性，其中训练目标为问题类型；所述的问题描述特征表达模块，将预处理后的问题描述数据PD输入到预训练好的模型BERT中，获取问题描述特征表达PF。所述的模型构建模块，包括降维单元、特征拼接单元；降维单元对接收到的问题描述特征表达PF进行降维，采用PCA方法进行降维得到降维后输出的问题特征数据集PC；对将降维后的问题特征数据集PC和其他属性特征的表达集PO进行拉平，然后输入特征拼接单元进行拼接，得到拼接后问题特征的表达集P。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网浙江省电力有限公司余姚市供电公司 一种基于深度学习的电力作业问题分类系统、方法及应用
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