[发明专利]一种故障信息的自动分类方法

权利要求书

1.一种故障信息的自动分类方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1：从待分类故障信息数据库中读取任意待分类故障信息X；

S2：读取分类基准库L_i，L_i∈L，i＝1，2，…，n，L为总分类基准库，获得分类基准库L_i的关键词L_i-j，j＝1，2，…，i，计算每个关键词L_i-j的优先分值P_i-j；

S3：遍历分类基准库L_i的所有关键词L_i-j，计算分类基准库L_i的总优先分值P_i；

S4：设定初始优先分值为P_a；

比较P_i与P_a，若P_i＞P_a，则令P_a＝P_i，a＝i，然后进行S5；否则直接进行S5；

S5：遍历所有分类基准库L_i，得到最终总优先分值P_max，max＝i；根据最终总优先分值P_max对待分类故障信息X进行分类。

2.根据权利要求1所述的一种故障信息的自动分类方法，其特征在于，所述S1中的待分类故障信息X包括发生故障的设备、故障原因描述、故障处理情况和故障关键信息备注。

3.根据权利要求2所述的一种故障信息的自动分类方法，其特征在于，所述S2中的关键词L_i-j包括判定方向α_i-j、包含系数β_i-j和判定权重Q_i-j。

4.根据权利要求3所述的一种故障信息的自动分类方法，其特征在于，在计算关键词L_i-j的优先分值P_i-j之前，判断关键词L_i-j是否被包含于待分类故障信息X中，以确定所述包含系数β_i-j的取值。

5.根据权利要求4所述的一种故障信息的自动分类方法，其特征在于，确定所述包含系数β_i-j的取值具体方法为：

当关键词L_i-j被包含于待分类故障信息X中时，包含系数β_i-j＝1；当关键词L_i-j没有被包含于待分类故障信息X中时，包含系数β_i-j＝0。

6.根据权利要求5所述的一种故障信息的自动分类方法，其特征在于，所述S2中关键词L_i-j的优先分值P_i-j由下面公式计算：

P_i-j＝α_i-j*β_i-j*Q_i-j

其中α_i-j表示判定方向、β_i-j表示包含系数和Q_i-j表示判定权重。

7.根据权利要求6所述的一种故障信息的自动分类方法，其特征在于，所述S3中分类基准库L_i的总优先分值P_i由下面公式计算：

其中，P_i-j表示关键词L_i-j的优先分值。

8.根据权利要求7所述的一种故障信息的自动分类方法，其特征在于，所述S5中的最终总优先分值P_max由下面公式计算：

其中，P_i表示分类基准库L_i的总优先分值。