一种基于机器学习的核电厂低级别事件自动趋势分析方法
实质审查的生效
摘要

本发明提供了一种基于机器学习的核电厂低级别事件自动趋势分析方法,包括以下步骤:步骤1:建立核电厂低级别事件专业词库并自动分词;步骤2:利用机器学习和深度学习算法实现核电厂低级别事件的自动分类编码;步骤3:对基于编码结果的核电厂低级别事件异常趋势的自动识别和预警;步骤4:对进行根本原因分析并制定纠正行动的异常趋势的持续跟踪与评价。本发明提供的一种基于机器学习的核电厂低级别事件自动趋势分析方法,其能够实现核电厂低级别事件的自动编码,通过基于编码的趋势分析自动识别异常趋势及定位共性问题,并实现对已进行根本原因分析的异常趋势的持续跟踪与评价。

基本信息
专利标题 :
一种基于机器学习的核电厂低级别事件自动趋势分析方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114357130A
申请号 :
CN202111490618.7
公开(公告)日 :
2022-04-15
申请日 :
2021-12-08
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
董宁张廉胡攀蔡汉坤王晓东刘莉杨朦王奎温庆邦孙建军胡伟
申请人 :
中核武汉核电运行技术股份有限公司
申请人地址 :
湖北省武汉市东湖新技术开发区民族大道1021号
代理机构 :
核工业专利中心
代理人 :
李东斌
优先权 :
CN202111490618.7
主分类号 :
G06F16/332
IPC分类号 :
G06F16/332  G06F16/35  G06F40/284  G06N20/00  G06Q50/06  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/332
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法律状态
2022-05-03 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/332
申请日 : 20211208
2022-04-15 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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