申请/专利权人：中国南方电网有限责任公司超高压输电公司昆明局

申请日：2020-07-27

公开（公告）日：2023-10-31

公开（公告）号：CN111857097B

主分类号：G05B23/02

分类号：G05B23/02;G06F40/289

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.10.31#授权;2020.11.17#实质审查的生效;2020.10.30#公开

摘要：本发明揭示基于词频与逆文档频率的工控系统异常诊断信息识别方法，包括：建立诊断命令的响应语料库；再次向被测系统发送诊断命令，获得第N+1份回显报文；对所有回显报文进行过滤停用词、分词处理；利用TF‑IDF词频与逆文档频率算法，计算所有回显报文的每组文本列表中每个词的逆文档频率IDF；设置最低逆文档频率阈值IDFmin，删除不大于IDFmin的词；将过滤的N+1份回显报文的文本列表建立词组列表V，并计算出词频值；设置词频阈值，将计算出的词频值与设置的词频阈值进行比较，来判断异常。本发明的算法可通过自学习方式定义每条诊断命令回显信息的健康度，可大幅度降低工控监测系统的人工开发成本，提高事件判断及时性。

主权项：1.基于词频与逆文档频率的工控系统异常诊断信息识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：建立诊断命令的响应语料库：向被测系统发送诊断命令N次，将获得的N份回显报文按时间顺序排列，作为诊断命令的响应语料库；步骤2：再次向被测系统发送诊断命令，获得第N+1份回显报文，将所述第N+1份回显报文添加至步骤1建立的诊断命令响应语料库的最后；步骤3：对N+1份回显报文进行过滤停用词、分词处理；步骤4：利用TF-IDF词频与逆文档频率算法，计算N+1份回显报文中每组文本列表中每个词的逆文档频率IDF；步骤5：设置最低逆文档频率阈值IDFmin，步骤4中计算的每组文本列表的词的逆文档频率IDF若小于等于IDFmin值，则予以删除；步骤6：将步骤5完成过滤的N+1份回显报文的文本列表向量化：提取出N+1组文本列表内的所有词组，去除重复后获得长度为M的词组表V，其中M等于完成去除重复过滤的词组总数，V代表完成过滤的N+1组文本列表内出现的所有词组，然后将完成过滤的N+1组文本列表按V中词汇的排序对文本列表的词重新排序，然后词组转换为向量，向量大小为该词在该回显报文中出现的次数，并计算出词频值；步骤7：设置词频阈值，将步骤6计算出来的词频值值与设置的词频阈值进行比较，若，则识别为异常报文，并输出告警信息。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司昆明局 基于词频与逆文档频率的工控系统异常诊断信息识别方法

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