【摘 要】
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为提高电力设备缺陷文本利用效率,构建缺陷文本分类模型。首先分析了中文文本分类的流程,然后结合电力设备缺陷文本的特点,构建了4层卷积神经网络的电力缺陷文本分类模型;最
【机 构】
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中国南方电网超高压输电公司检修试验中心
【基金项目】
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南方电网超高压输电公司科研项目(CGYKJXM20160026)
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为提高电力设备缺陷文本利用效率,构建缺陷文本分类模型。首先分析了中文文本分类的流程,然后结合电力设备缺陷文本的特点,构建了4层卷积神经网络的电力缺陷文本分类模型;最后以某市近10年来的电力设备缺陷文本记录作为数据来源,结合上述的模型,对数据进行训练和分类,并与部分传统的机器学习分类模型进行比较。结果表明,提出的分类模型的错误率为2.86%,远低于传统的6.99%,具有明显的优势。
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