[发明专利]基于极限学习机和密度聚类的海量报文掉线状态分析方法有效
| 申请号： | 201911216284.7 | 申请日： | 2019-12-02 |
| 公开（公告）号： | CN111160563B | 公开（公告）日： | 2023-04-14 |
| 发明（设计）人： | 尤子龙;李子仪;但志高;严华江;汤中壹;李宁;季德伟 | 申请（专利权）人： | 国网浙江省电力有限公司;国网浙江省电力有限公司丽水供电公司;浙江华云信息科技有限公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F18/23 |
| 代理公司： | 浙江翔隆专利事务所(普通合伙) 33206 | 代理人： | 王晓燕 |
| 地址： | 310007 *** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于极限学习机和密度聚类的海量报文掉线状态分析方法，涉及报文分析方法。目前，海量报文掉线分析方法适应性差，运算速度慢。本发明包括以下步骤将预处理之后的且带有标签的数据导入极限学习机中；通过极限学习机得出密度聚类的阈值；通过密度聚类模型的密度聚类选出掉线数据。本技术方案结合了机器学习方法的优势与聚类算法的优势，利用极限学习机来给出聚类算法中关键的阈值，可以拓宽聚类算法的应用范围和提高密度聚类算法的准确度。在面对海量报文数据时，聚类相对于神经网络有较块的响应速度，更适合应用于像报文这类需要较快知道是否掉线的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 极限 学习机 密度 海量 报文 线状 分析 方法 | ||
【主权项】：
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