基于深度语义匹配的电力缺陷等级识别方法

    公开(公告)号:CN109740164B

    公开(公告)日:2023-08-15

    申请号:CN201910020562.5

    申请日:2019-01-09

    摘要: 本发明公开了一种基于深度语义匹配的电力缺陷等级识别方法,涉及电力缺陷等级识别技术领域。传统的文本分类模型有基于布尔值的向量空间模型,无法考虑深层次的上下文语义,向量稀疏,不具有可解释性等缺点,针对电力设备缺陷文本,分类精度不高。本方法采用深度神经网络将句子分为输入层、表示层、匹配层、排序层与输出层等五层结构,实现深度结构语义模型;然后在输入层基于word hashing和分词模型对文本进行预处理;再基于深度神经网络,依次训练了输入层、表示层、匹配层,得到缺陷文本的低维表示向量;最后基于cosin距离的语义相似度和TopK排序模型得到待分类文本的平均缺陷等级。有效提升缺陷文本的等级识别率,实现高精度的电力缺陷等级识别。

    基于深度语义匹配的电力缺陷等级识别方法

    公开(公告)号:CN109740164A

    公开(公告)日:2019-05-10

    申请号:CN201910020562.5

    申请日:2019-01-09

    IPC分类号: G06F17/27 G06F16/35

    摘要: 本发明公开了一种基于深度语义匹配的电力缺陷等级识别方法,涉及电力缺陷等级识别技术领域。传统的文本分类模型有基于布尔值的向量空间模型,无法考虑深层次的上下文语义,向量稀疏,不具有可解释性等缺点,针对电力设备缺陷文本,分类精度不高。本方法采用深度神经网络将句子分为输入层、表示层、匹配层、排序层与输出层等五层结构,实现深度结构语义模型;然后在输入层基于word hashing和分词模型对文本进行预处理;再基于深度神经网络,依次训练了输入层、表示层、匹配层,得到缺陷文本的低维表示向量;最后基于cosin距离的语义相似度和TopK排序模型得到待分类文本的平均缺陷等级。有效提升缺陷文本的等级识别率,实现高精度的电力缺陷等级识别。

    一种技术降损精益化低压监测装置

    公开(公告)号:CN216526095U

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202123029311.5

    申请日:2021-12-01

    IPC分类号: G01R31/00 G01R1/04

    摘要: 本实用新型公开了一种技术降损精益化低压监测装置,属于电线路监测技术领域,现有的低压监测装置存在不能对多种尺寸线缆进行固定和不具备自动移动功能的问题,本实用所提装置包括监测机体,监测机体上方对称安装有可旋转拼接的旋转卡线块,两组旋转卡线块相向内侧对称设有截面呈半圆形的卡线槽,卡线槽中部设有向旋转卡线块内侧的主伸缩槽,主伸缩槽内安装有轮面呈内凹形的能够进行卡线和在线缆上行走的行走轮,行走轮安装在可以在主伸缩槽内弹性伸缩滑动的弹性伸缩机构上,行走轮上安装的转动轴的顶部安装有滑动驱动机构实现针对多种直径的线缆进行固定卡装的效果,同时能够在线缆上进行自动移动,增加了装置的实用性。