典型文献
基于朴素贝叶斯的阀门关闭不合格原因评估
文献摘要：
通过对某电科院阀门关闭测试报告中汽轮机阀门不合格原因和描述的历史信息进行分类整理,将不合格原因评估转为文本分类任务.建立基于自然语言分词处理与朴素贝叶斯分类算法结合的不合格原因评估模型,实现对新增阀门关闭不合格原因的准确判断.通过验证与对比改进,朴素贝叶斯分类模型能够对新增不合格原因进行评估分类.测试中,控制器和网络相关原因准确率能够达到98％以上,其他原因高于85％.该方法有效结合传统纸质报告信息与贝叶斯分类技术的优势,能够对汽轮机阀门复杂的关闭不合格因素进行有效判断.通过贝叶斯分类模型实现对汽轮机阀门不合格原因的判断,可减少人员依赖、加快评估速度、提升评估准确度,并且对智慧电厂中的智能运维与检修起到一定示范作用.
文献关键词：
发电厂;朴素贝叶斯;汽轮机;阀门;故障诊断
中图分类号：
作者姓名：
杜胜东
作者机构：
大唐西北电力试验研究院,陕西 西安 710018
文献出处：
引用格式：
[1]杜胜东-.基于朴素贝叶斯的阀门关闭不合格原因评估)[J].自动化仪表,2022(06):38-42
A类：
B类：
不合格原因,测试报告,汽轮机阀门,历史信息,分类整理,文本分类,分类任务,自然语言,分词,词处理,分类算法,朴素贝叶斯分类模型,评估分类,关原,有效结合,纸质,分类技术,模型实现,智慧电厂,智能运维,检修,修起,示范作用,发电厂
AB值：
0.261948
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