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摘要：本发明提供一种基于机器学习的电网标准格式审查方法，基于训练的格式规则进行智能识别与检查，不仅包括页面设置、页眉和页脚、脚注和尾注等格式通用部分检查，还包括注释表、附录、公式、图表等结构式检查。本发明有效解决了电网设备标准格式审查的自动化问题，提升了审查的精确度和效率，为电力行业的设备管理提供了先进的技术支持。
主权项：1.一种基于机器学习的电网标准格式审查方法，其特征在于，包括以下步骤：数据收集：首先，系统会从各种来源收集电网设备的标准规格文档，包括官方发布的国家标准、行业标准、地方标准、历史数据等。这些数据可能包含设备的物理特性、性能指标、安装指南等信息；数据预处理：收集的数据需要进行清洗和格式化，确保数据质量的一致性，例如去除重复项、填充缺失值、统一数据格式等，以便后续的机器学习处理；特征提取：通过机器学习技术，对数据进行特征提取和转换，可能包括特征选择、特征编码、标准化或归一化等步骤，以便更好地反映设备性能和标准要求之间的关联；模型训练：使用监督学习算法（如决策树、随机森林、支持向量机或深度学习模型），训练模型以识别和学习不同标准格式之间的模式和差异。训练数据可能包括已知的正确或错误标注的格式实例；标准格式验证：当新的电网设备标准格式文档出现时，通过模型对文档进行输入，系统会输出一个标准化格式的评估报告，指出可能存在的格式不合规之处，并给出修正建议；持续学习和优化：随着时间的推移，系统会定期更新模型，以适应新发布或修改的标准，保持审查方法的有效性和准确性；用户反馈和结果可视化：系统允许用户反馈审查结果，通过图表或报告形式展示审查结果，使用户易于理解和采取相应行动。
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