[发明专利]基于朴素贝叶斯算法的电力数据分类方法及系统有效

专利信息
申请号: 201910865149.9 申请日: 2019-09-12
公开(公告)号: CN110955811B 公开(公告)日: 2023-09-22
发明(设计)人: 司为国;朱炯;张博;张玉鹏;赵开;郭小茜;张浩;俞成彪;严志毅;闫宇铎;曹杰人;金仁云;宋惠忠;李骏;柳志军;唐鸣;张益军;施萌;张俊;侯伟宏;钟晓红;何可人;高瑾;吴颖;陈晨;厉律阳;徐国锋;章晨璐;朱小炜;孙远;向新宇;华玫;沈志强;朱坚;孙建军;仲从杰;毛无穷;刘磊 申请(专利权)人: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司;浙江中新电力工程建设有限公司
主分类号: G06F16/906 分类号: G06F16/906;G06F18/2415;G06Q50/06
代理公司: 杭州华鼎知识产权代理事务所(普通合伙) 33217 代理人: 项军
地址: 310000 浙江*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明涉及计算机领域,尤其涉及基于朴素贝叶斯算法的电力数据分类方法及系统,包括:S1:从电力公司的电力系统中获取数据并生成数据集;S2:从数据集中取数据子集,并作增量式训练;S3:对于每一个类别,计算各类别在数据子集中的频率;S4:将数据子集划分成K个子数据子集,分别对属于Ck的子数据子集进行计算,计算出其中第j个特征的概率;S5:针对待预测样本,计算其对于每个类别Ck的后验概率,概率值最大的类别即为待预测样本的预测类别;S6:在数据集中去掉当前数据子集,并判断数据集是否为空,若非空则进入步骤S2,若空则结束分类。本发明能够迅速准确的实现数据的分类,分类性能不会因为数据的不同而展现差异,具有良好的健壮性。
搜索关键词: 基于 朴素 贝叶斯 算法 电力 数据 分类 方法 系统
【主权项】:
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