[发明专利]一种基于无监督学习的示功图样本集制备方法及装置在审
| 申请号： | 202211204326.7 | 申请日： | 2022-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN115510983A | 公开（公告）日： | 2022-12-23 |
| 发明（设计）人： | 王相;邵志伟;芮诚 | 申请（专利权）人： | 常州大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32272 | 代理人： | 褚晓英 |
| 地址： | 213100 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于无监督学习的示功图样本集制备方法及装置，包括：获取油田数据，根据油田数据构建故障诊断大数据体系；根据故障诊断大数据体系获取检测样本向量并进行预处理操作；利用聚类算法对预处理后的样本向量进行聚类寻找最优分类数，并根据最优分类结果实现故障诊断类别的标记。本发明提供的示功图样本集制备方法，当有标记示例较少时，通过对大量未标记的示例改善学习性能，采用聚类算法中的轮廓系数确定最优分类数，根据分类结果将相同的向量绘制成示功图并结合专家经验进行判断，避免了样本标记中学习性能差，人工标记易出现误差的问题，降低了人力和时间成本并提高了故障诊断分类的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 示功图 样本 制备 方法 装置 | ||
【主权项】：
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