[發明專利]一種計量檢定裝置智能運維知識檢索方法及系統在審
| 申請號: | 202010564518.3 | 申請日: | 2020-06-19 |
| 公開(公告)號: | CN111950840A | 公開(公告)日: | 2020-11-17 |
| 發明(設計)人: | 王兆軍;王中敏;程改萍;郭紅霞;陳琳;郭亮;何毓函;朱東升;孫艷玲;楊劍;王雍;李驍;趙曦;王者龍;段志尚;王凱 | 申請(專利權)人: | 國網山東省電力公司;國電南瑞科技股份有限公司;國電南瑞南京控制系統有限公司;國網河南省電力公司;國網新疆電力有限公司;國網青海省電力公司;國網山西省電力公司;國網安徽省電力有限公司 |
| 主分類號: | G06Q10/06 | 分類號: | G06Q10/06;G06Q50/06;G06F16/33;G06F16/332 |
| 代理公司: | 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224 | 代理人: | 董建林 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 計量 檢定 裝置 智能 知識 檢索 方法 系統 | ||
本發明公開了一種計量檢定裝置智能運維知識檢索方法及系統,獲取智能運維知識查詢數據;對計算智能運維知識查詢數據進行計算,得到查詢數據主題分布向量;將查詢數據主題分布向量與預先構建的語義分析模型中的主題分布矩陣進行相似度計算,得到相似度排序,排序越靠前的表示檢索結果越優;獲取針對檢索結果的用戶反饋信息,語義分析模型進行自學習,并將學習結果更新至語義分析模型的智能運維知識庫中。優點:本發明提高了文檔之間相似度計算的準確性,進而提高智能運維知識檢索結果的精準水平;本發明利用貝葉斯學習的主題模型原理,不僅可以適用于知識檢索的文本數據挖掘,還可以拓展到圖像處理、生物信息處理等多領域。
技術領域
本發明涉及一種計量檢定裝置智能運維知識檢索方法及系統,屬于數據挖掘與智能分析技術領域。
背景技術
根據國家電網公司的要求,計量中心承擔了智能電能表、采集終端等計量器具的集中檢定工作,計量檢定裝置作為檢定工作的物理載體,已超負荷運行一定時間,相應的配件已進入老化階段,故障呈高發趨勢。
目前的計量檢定裝置的運維現狀是:
(1)計量檢定裝置日趨復雜,對維修人員的要求日益提高,而計量中心的運維工作主要以廠家人員為主,依靠被動巡視發現故障的機制造成故障處理被動響應的局面,并且設備的運行狀態數據、生產檢定數據、現場運維數據等互不相通,無法通過數據挖掘分析支撐運維工作,因而不能保證計量器具的穩定生產和檢定;
(2)設備運維缺乏統一的知識體系,主要依靠運維人員的經驗,人員流動造成運維工作質量出現明顯的下降趨勢,嚴重影響了正常的工作。并且隨著時間的推移,計量檢定裝置不斷出現新的故障,相應的處理方法也持續更新。由于缺乏有效的知識體系,運維知識共享機制不成熟,因為不能精準及時的故障消缺。
目前針對計量檢定裝置的運維知識梳理的手段:
(1)運維知識線下梳理:采用統計歸納的手段,匯編整理分析計量檢定裝置的經典故障案例,建立“故障現象-故障原因-故障解決措施”的運維知識是目前采用的主要方式,運維知識主要依賴運維人員的梳理,具有滯后性、可靠性不足等缺點。
(2)智能運維知識檢索:目前采用的知識檢索匹配方式,主要通過基于文本分析計算詞頻(TF,TermFrequency)和逆文本頻率指數(IDF,InverseDocumentFrequency)來確定文章關鍵詞,TF-IDF值越大表明單詞在文章中的重要程度越高,就越可能是關鍵詞。考慮到搜索語句常常包含“一詞多義”和“一義多詞”的情況,脫離語義的文本分析方法會造成檢索結果不夠精確。
從上面的應用方式可以看出,目前的計量檢定裝置知識梳理,主要依靠運維人員線下匯總整理,檢索方式主要依靠基于文本分析的方法明確關鍵詞,進而根據文本匹配,尚沒有采取基于語義的文本分析方法構建計量檢定裝置知識體系。
發明內容
本發明所要解決的技術問題是克服現有技術的缺陷,提供一種計量檢定裝置智能運維知識檢索方法及系統。
為解決上述技術問題,本發明提供一種計量檢定裝置智能運維知識檢索方法,獲取智能運維知識查詢數據;
對智能運維知識查詢數據進行計算,得到查詢數據主題分布向量;
將查詢數據主題分布向量與預先構建的語義分析模型中的主題分布矩陣進行相似度計算,得到相似度排序,排序越靠前的表示檢索結果越優;
獲取針對檢索結果的用戶反饋信息,語義分析模型進行自學習,并將學習結果更新至語義分析模型的智能運維知識庫中。
進一步的,對智能運維知識查詢數據進行如下預處理:
根據既有的計量檢定裝置故障處理體系和計量檢定裝置基本的周期運維規程,去除非特征詞匯和噪聲詞匯。
進一步的,所述語義分析模型的構建包括:
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