【摘 要】
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针对电力系统结构复杂、数据量大,层次分析法(AHP)在缺陷处理中不能为决策提供新方案和权重难以确定等问题,本文利用k最邻近(kNN)算法能够处理电网设备中多分类问题和预测新
【机 构】
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国网河北省电力有限公司保定供电分公司,国网河北省电力有限公司检修分公司,长园深瑞继保自动化有限公司
【基金项目】
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国网河北省电力有限公司科技项目(kj2019-023).
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针对电力系统结构复杂、数据量大,层次分析法(AHP)在缺陷处理中不能为决策提供新方案和权重难以确定等问题,本文利用k最邻近(kNN)算法能够处理电网设备中多分类问题和预测新类别的优点,同时利用差分模型能够避免经过权重比较后,直接判断测试文本所属类别的优势,将差分模型和k最邻近算法应用到层次分析方法中,降低了时间复杂度。结合专家库进行自学习,推理出缺陷处理的方案。经过某省电力公司的检修辅助决策系统的运行测试,证明该方法具有实用价值,有效地解决了上述问题,提高了缺陷处理的准确性,为电网检修提供了保障。
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