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基于知识图谱的变电站安全隐患动态分析方法
被引量:
7
1
作者
郭素芹
郑建宁
+3 位作者
陈坤
林瑞安
张勃波
宗鑫
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2021年第12期125-133,共9页
由于变电站安全隐患非结构化的文本格式导致无法进行隐患知识提取与推理,难以挖掘潜在隐患间的关系和规律,提出一种变电站安全隐患动态分析方法。首先,对非结构化的隐患文本数据解析抽取,构建了基于ElasticSearch弹性分布式隐患数据搜...
由于变电站安全隐患非结构化的文本格式导致无法进行隐患知识提取与推理,难以挖掘潜在隐患间的关系和规律,提出一种变电站安全隐患动态分析方法。首先,对非结构化的隐患文本数据解析抽取,构建了基于ElasticSearch弹性分布式隐患数据搜索引擎。其次,利用隐马尔科夫模型对引擎内数据进行分词训练,结合维特比算法求解隐藏的状态序列以完成隐患实体分词标注。最后,采用Neo4j图数据库动态生成变电站安全隐患知识图谱。以某地区变电站安全隐患数据进行算例分析,证明该方法的有效性。
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关键词
变电站安全
知识图谱
搜索引擎
隐马尔科夫分词模型
图数据库
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职称材料
题名
基于知识图谱的变电站安全隐患动态分析方法
被引量:
7
1
作者
郭素芹
郑建宁
陈坤
林瑞安
张勃波
宗鑫
机构
福建亿力电力科技有限责任公司
出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2021年第12期125-133,共9页
文摘
由于变电站安全隐患非结构化的文本格式导致无法进行隐患知识提取与推理,难以挖掘潜在隐患间的关系和规律,提出一种变电站安全隐患动态分析方法。首先,对非结构化的隐患文本数据解析抽取,构建了基于ElasticSearch弹性分布式隐患数据搜索引擎。其次,利用隐马尔科夫模型对引擎内数据进行分词训练,结合维特比算法求解隐藏的状态序列以完成隐患实体分词标注。最后,采用Neo4j图数据库动态生成变电站安全隐患知识图谱。以某地区变电站安全隐患数据进行算例分析,证明该方法的有效性。
关键词
变电站安全
知识图谱
搜索引擎
隐马尔科夫分词模型
图数据库
Keywords
substation safety
knowledge graph
search engine
hidden Markov word segmentation model
graph database
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于知识图谱的变电站安全隐患动态分析方法
郭素芹
郑建宁
陈坤
林瑞安
张勃波
宗鑫
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2021
7
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