[发明专利]一种基于机器学习的核电厂低级别事件自动趋势分析方法在审
| 申请号： | 202111490618.7 | 申请日： | 2021-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN114357130A | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）人： | 董宁;张廉;胡攀;蔡汉坤;王晓东;刘莉;杨朦;王奎;温庆邦;孙建军;胡伟 | 申请（专利权）人： | 中核武汉核电运行技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F16/35;G06F40/284;G06N20/00;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 核工业专利中心 11007 | 代理人： | 李东斌 |
| 地址： | 430223 湖北省武汉*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于机器学习的核电厂低级别事件自动趋势分析方法，包括以下步骤：步骤1：建立核电厂低级别事件专业词库并自动分词；步骤2：利用机器学习和深度学习算法实现核电厂低级别事件的自动分类编码；步骤3：对基于编码结果的核电厂低级别事件异常趋势的自动识别和预警；步骤4：对进行根本原因分析并制定纠正行动的异常趋势的持续跟踪与评价。本发明提供的一种基于机器学习的核电厂低级别事件自动趋势分析方法，其能够实现核电厂低级别事件的自动编码，通过基于编码的趋势分析自动识别异常趋势及定位共性问题，并实现对已进行根本原因分析的异常趋势的持续跟踪与评价。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 核电厂 级别 事件 自动 趋势 分析 方法 | ||
【主权项】：
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