基于卷积神经网络的电力设备缺陷文本分类模型研究_刘梓权

资 源 简 介

基于卷积神经网络的电力设备缺陷文本分类模型研究_刘梓权

详 情 说 明

卷积神经网络在电力设备缺陷文本分类中的应用研究

电力设备的日常运维会产生大量缺陷描述文本，如何高效分类这些文本对设备检修至关重要。刘梓权的研究提出采用卷积神经网络（CNN）构建分类模型，相比传统方法展现出独特优势。

模型架构设计特点 该方法采用分层特征提取策略：底层卷积核捕捉词级局部特征（如设备部件名称），高层卷积核识别短语级语义模式（如"绝缘老化"等缺陷关键词）。通过最大池化层保留显著特征，有效处理电力领域文本中专业术语密集、表述规范的特点。

关键技术改进 针对电力文本特性，研究特别设计了嵌入层预处理：结合领域词典增强词向量表征，解决专业词汇OOV（未登录词）问题。实验表明，在变压器、断路器等设备的缺陷记录数据集上，该模型的F1值比传统SVM方法提升约15%。

实际应用价值 该模型可集成到电力巡检系统中，实现缺陷报告的自动归类，显著减少人工审核工作量。研究同时指出，当遇到新型设备缺陷描述时，可通过增量学习快速更新模型，体现了良好的工程适用性。