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申请/专利权人：林秀
摘要：本发明涉及电力工程技术领域，具体为一种基于深度学习的电力作业风险判别方法及系统。首先，对多源数据进行采集，多源数据包括第一数据、第二数据、第三数据和第四数据；然后，对多源数据进行预处理，获取第一处理数据、第二处理数据、第三处理数据和第四处理数据；进一步，将第一处理数据和第二处理数据进行拼接得到第一拼接数据，将第三处理数据和第四处理数据进行拼接得到第二拼接数据；最后，将第一拼接数据和第二拼接数据输入到所述风险判别模型中，依次通过特征分析层、特征融合层和风险判别层，以获得最终的风险判别结果。这一过程旨在系统地评估和判别潜在的电力作业风险，确保操作的安全性。
主权项：1.一种基于深度学习的电力作业风险判别方法，其特征在于，包括：对多源数据进行采集；所述多源数据包括第一数据、第二数据、第三数据和第四数据；对所述多源数据进行预处理，得到第一处理数据、第二处理数据、第三处理数据和第四处理数据；将所述第一处理数据和所述第二处理数据进行拼接，得到第一拼接数据；将所述第三处理数据和所述第四处理数据进行拼接，得到第二拼接数据；构建风险判别模型，将所述第一拼接数据和所述第二拼接数据输入到所述风险判别模型中，依次通过特征分析层、特征融合层和风险判别层，获取风险判别结果；所述特征分析层用于分别对所述第一拼接数据和所述第二拼接数据进行特征提取和训练，得到第一分析特征向量和第二分析特征向量；所述特征融合层将所述第一分析特征和所述第二分析特征进行融合，得到综合分析特征；所述综合分析特征用于为最终的风险判断提供依据；所述风险判别层根据所述综合分析特征对电力作业风险进行判别，输出所述风险判别结果；所述风险判别结果为电力作业风险为低风险、中风险和高风险的概率值；收集历史电力作业风险数据，构建电力作业风险数据集；所述电力作业风险数据集用于对所述风险判别模型进行模型训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 林秀 一种基于深度学习的电力作业风险判别方法及系统
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