[发明专利]一种基于机器学习算法的输变电设备缺陷数据机器自主聚类工具

摘要

一种基于机器学习算法的输变电设备缺陷数据机器自主聚类工具，它由数据分解器（1）、聚类器（2）、结果处理器（3）组成，用于分类处理输变电设备缺陷数据。本发明具有把目前杂乱能力输变电设备缺陷数据分类的能力，能从文字描述中提取关键信息，能自主学习，自我完善。主要核心算法是最大匹配算法的两种变体的中文单词识别（MMSEG）、词频、反文档算法（TFIDF）和支持向量机（SVM），MMSEG用于分解知识，词频、反文档算法用于评估信息内某类信息的重要程度，SVM用来处理机器学习问题。

主权项

一种基于机器学习算法的输变电设备缺陷数据机器自主聚类工具，其特征在于，它由数据分解器（1）、聚类器（2）、结果处理器（3）依序连接组成；其中：在数据分解器（1）内分别设置有缺陷数据读取模块、缺陷数据分解模块、缺陷数据获取模块、缺陷数据过滤模块、聚类环境初始化模块；在聚类器（2）内分别设置有识别判断方法模块、记忆方法及结果模块、问题分析模块、分类处理模块；在结果处理器（3）内分别设置有数据库信息配置模块、结果结构配置模块、结果文件分发模块、新知识入库模块、老知识更新模块。