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申请/专利权人：浙江大学;杭州善瑟科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于维度转换的电力时序数据多标签隐患分类方法，包括：1采集电气火灾一维时序数据；2对于采集的一维时序数据进行预处理；3构建分类模型，包含维度转换模块、语义注意力模块、图卷积网络模块和分类模块；模型工作过程如下：维度转换模块将预处理后的一维时序数据通过傅里叶变换转换为二维张量，并从二维张量中提取特征图；语义注意力模块将提取的特征图分解为多个内容感知的类别表示；图卷积网络模块将类别表示通过静态图卷积网络和动态图卷积网络后生成类别向量；分类模块将每个类别向量通过二分类器来预测其类别得分；4对分类模型进行训练及应用。本发明适用于复杂的电力场景，可实现多标签隐患分类。
主权项：1.一种基于维度转换的电力时序数据多标签隐患分类方法，其特征在于，包括以下步骤：1采集电气火灾相关的一维时序数据；2对于采集的一维时序数据进行预处理以生成特征数据和对应的标签，规定时间序列长度和步长，并将数据划分为训练集和测试集；3构建分类模型，所述的分类模型包含维度转换模块、语义注意力模块、图卷积网络模块和分类模块；所述分类模型的工作过程如下：3-1维度转换模块将预处理后的一维时序数据通过傅里叶变换转换为频率乘周期长度的二维张量，并从二维张量中提取特征图；3-2语义注意力模块将提取的特征图分解为多个内容感知的类别表示；3-3图卷积网络模块将类别表示通过静态图卷积网络和动态图卷积网络后生成类别向量；3-4分类模块将每个类别向量通过二分类器来预测其类别得分，然后将所有类别的得分合并以生成最终的多分类结果；4利用训练集对分类模型进行训练，利用测试集评估模型的训练效果；5将待分类的电力时序数据预处理后输入训练好的分类模型，得到多分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 杭州善瑟科技有限公司 一种基于维度转换的电力时序数据多标签隐患分类方法
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