摘要
本发明提供了一种针对电网储备项目所属专项异常的检测方法,通过对项目名称进行语义分割和聚类分析,识别与相应专项分类不符的异常项目。该方法包括以下步骤:S1.项目数据提取,对项目名称数据进行标准化处理;S2.语义分割,提取项目名称中的关键特征信息;S3.聚类分析,基于自适应DBSCAN算法对提取的语义特征进行聚类分析,提取异常项目;S4.匹配识别,将聚类异常值结果与标准专项字段进行对比,识别所属异常分类;S5.异常结果输出,输出异常检测结果并提供预警信息。本发明通过语义分割与自适应聚类分析的结合,能够有效识别与所属专项匹配不符的异常项目,显著提升了异常检测的准确性和效率,适用于电网项目管理中的数据异常检测。
技术关键词
DBSCAN算法
电网项目管理
增量备份技术
轮廓系数
特征选择技术
语义
项目管理系统
参数
标准化方法
生成随机数
样本
可视化界面
报告
数据
分词
词袋模型
低密度
切割模块
字段
系统为您推荐了相关专利信息
事件识别方法
三维点云数据
DBSCAN算法
气象
重叠阈值
车辆部件
车辆故障诊断方法
工况参数
轮廓系数
聚类
养护决策系统
光纤光栅传感器
桥梁状况
灰色聚类分析
模拟退火混合算法