一种基于多级模糊评价模型的数据挖掘方法

本发明公开了一种基于多级模糊评价模型的数据挖掘方法包括，采集电力系统数据，对原始数据进行标准化处理和模糊化处理；进行多级模糊规则生成与优化，生成和优化模糊规则集，进行分层模糊聚类，应用K‑means和模糊C均值FCM算法进行数据聚类；模糊逻辑与贝叶斯网络结合，将模糊隶属度转化为贝叶斯网络的概率输入，进行联合推理；对结果进行分析与验证，通过交叉验证和聚类评价指标评估模型性能，并进行优化调整。本方法不仅提高了故障检测的准确性和灵活性，而且能够全面评估模型性能，为电力系统的安全稳定运行提供了有力保障。