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一种电力造价异常数据辨识算法

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为了解决现有电力造价异常数据检测算法无法识别清单详情及清单与施工细节不符的问题,提出了一种基于规则匹配的电力造价异常数据辨识算法.利用K-means聚类算法实现了清单的初步分类和特征清单的提取,将特征清单的特征词作为清单类别特征.采用规则库对清单详情进行分词,并提取清单特征词,采用多项式贝叶斯算法计算出清单位于当前类别的概率.实验结果表明,所提出算法较传统异常数据检测算法的准确率提高了约10%.
A recognition algorithm for abnormal data of electricity cost

electricity costrule matchingrule baseabnormal dataabnormal detectionlist detailfeature wordpolynomial Bayes

程津、周鲲、徐志强、伍家耀

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国网湖南省电力有限公司 经济技术研究院,长沙 410000

湖南经研电力设计有限公司 技术经济部, 长沙 410000

电力造价 规则匹配 规则库 异常数据 异常检测 清单详情 特征词 多项式贝叶斯

江西省科技厅项目

S2018CXCPB0484

2023

10.7688/j.issn.1000-1646.2023.04.06

沈阳工业大学学报
沈阳工业大学

沈阳工业大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.62
ISSN：1000-1646
年,卷(期)：2023.45(4)
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