论文部分内容阅读
水电故障纷繁复杂,传统水电仿真系统中的推理机制已不能满足实际需要,使用数据挖掘进行故障分类来代替原有的推理机制是对本领域新的尝试。通过水电仿真系统的开发,人们意识到传统的故障仿真功能培训学员意义有限,而且人为的设计并用计算机程序实现水电故障很难保证其准确性,这些缺陷催生新技术的应用。应用数据挖掘技术的支持向量机方法来进行水电故障分类研究对水电仿真系统的优化以及实用性均具有重要的现实意义。本文首先将水电故障表示为最易理解的自然语言形式,利用向量空间模型以及中文分词技术并根据TF-IDF权值算法