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基于隐含狄利克雷分布主题模型和特征级异构数据融合的电力故障主动性预警研究

林少娃 陈奕汝 顾洁 伍蓓蓓 雍旭龙

电子器件2022，Vol.45Issue(2)：432-438,7.
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电子器件2022，Vol.45Issue(2)：432-438,7.DOI:10.3969/j.issn.1005-9490.2022.02.030

基于隐含狄利克雷分布主题模型和特征级异构数据融合的电力故障主动性预警研究

Proactive Warning System Based on Electronic Power User Interactive Complaint Text and Multi-Source Heterogeneous Big Data Analysis

林少娃 1陈奕汝 1顾洁 2伍蓓蓓 2雍旭龙3

作者信息

  • 1. 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院,浙江 杭州310000
  • 2. 浙江大有实业有限公司综合能源服务分公司,浙江 杭州310000
  • 3. 杭州远传新业科技有限公司,天津300300
  • 折叠

摘要

关键词

电力大数据/主题分类模型/异构数据挖掘/卷积神经网络

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

林少娃,陈奕汝,顾洁,伍蓓蓓,雍旭龙..基于隐含狄利克雷分布主题模型和特征级异构数据融合的电力故障主动性预警研究[J].电子器件,2022,45(2):432-438,7.

基金项目

国网浙江电科院95598客户诉求分析建模及客户服务风险评估项目(B211DS19000Q) （B211DS19000Q）

电子器件

OA北大核心CSTPCD

1005-9490

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