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J-GLOBAL ID：201602263057477760   整理番号：16A1017689

遮断器の全寿命の状態評価におけるテキスト情報のマイニング技術とその応用を【JST・京大機械翻訳】

Text Mining Technique and Application of Lifecycle Condition Assessment for Circuit Breaker

著者 (6件)： Qiu Jian (College of Electrical Engineering, Zhejiang University) ,  Wang Huifang (College of Electrical Engineering, Zhejiang University) ,  Ying Gaoliang (State Grid Jinhua Electric Power Company) ,  Zhang Bo (State Grid Jinhua Electric Power Company) ,  Zou Guoping (Electric Power Research Institute of State Grid Zhejiang Electric Power Corporation) ,  He Benteng (College of Electrical Engineering, Zhejiang University)
資料名： Dianli Xitong Zidonghua  (Dianli Xitong Zidonghua)
巻： 40  号： 6  ページ： 107-112,118  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2510A  ISSN： 1000-1026  CODEN： DXZIE9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 電力網企業は大量の故障と欠陥の中国語テキストを記録し,豊富な設備健康情報がこれらのテキストに埋め込まれている。しかし今まで,新鮮電力分野のテキスト情報のマイニング技術の研究がある。遮断器の全寿命の状態評価を応用研究背景にして,送電網の中国語テキストデータマイニング方法を探索した。まず,遮断器の状態評価の研究の現状に従って,テキストのマイニング構築状態全寿命評価モデルとキーの問題を提案した。次に,状態を含むテキストのマイニング情報の全寿命の評価モデルを構築した。隠れMARKOV可夫法(HMM)のテキストの前処理とベクトル化、自律区間探索K最近傍(KNN)アルゴリズムのテキスト分類と状態比率型情報融合モデルに基づくことにより,遮断器の全寿命,健康状態指数の展示を完成した。最後に,数値的用例を構築する電力系統に会社の実際の欠陥のテキストを用いて。事例研究の結果,類似した欠陥の相関学習を実現するテキスト・マイニング技術,健康状態評価の歴史的フローをより包括的に率型情報融合モデルをより現実的に示すことができる。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 中国語 ,  電力 ,  前処理 ,  送電系統 ,  *遮断器 ,  事例研究
準シソーラス用語： テキストマイニング ,  連合学習 ,  健康状態 ,  情報フュージョン ,  テキスト分類 ,  ベクトル化 ,  評価モデル ,  *テキスト ,  *状態評価 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： lifecycle condition assessment ,  maintenance and inspection ,  circuit breaker ,  text mining ,  hidden Markov model (HMM) ,  k-nearest neighbor (KNN)

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 遮断器 ,  寿命 ,  状態評価 ,  テキスト情報 ,  応用