基于态势感知的电力专利数据自动分类方法研究

作     者：蔡榕 周长江 祝和明 王存超 郭晏 CAI Rong;ZHOU Changjiang;ZHU Heming;WANG Cunchao;GUO Yan

作者机构：国网江苏省电力有限公司江苏南京210000 

基　　金：江苏省自然科学基金(2017JS021) 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2021年第29卷第7期

页      码：77-80,85页

摘      要：传统的电力专利数据多是利用人工进行分类的,分类结果准确率低,尤其是面对复杂的电力专利数据群时,传统方法的弊端更为明显,提出基于态势感知的电力专利数据自动分类方法。利用态势感知理念提取电力专利数据,通过多维设计将电力数据划分到不同单元组中,根据处理结果制定自动分类计划,实现专利数据自动分类。实验结果表明,基于态势感知的电力专利数据自动分类方法具有很强的自动分类能力,相较于传统分类方法,该分类方法面对复杂的电力专利数据群时仍然可以确保分类准确率。

主 题 词：态势感知 电力专利 数据自动 自动分类 

学科分类：080802[080802] 0808[工学-自动化类] 08[工学] 

D　O　I：10.14022/j.issn1674-6236.2021.07.017

馆 藏 号：203102840...