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专利名称：应用深度学习和改进Apriori算法综合的一次设备
风险预测的方法
专利类型：发明专利
发明人：梁寿愚,方文崇,黄雄,何超林,朱文,周志烽申请号：CN201711046984.7申请日：20171031公开号：CN107862406A公开日：20180330
摘要：本发明是一种应用深度学习和改进Apriori算法综合的一次设备风险预测的方法。包括有如下步骤：1）深度学习进行预测；2）改进Apriori算法；3）基于MapReduce的并行化Apriori算法的实现；4）将深度学习算法得到的结果和Apriori的结果结合。本发明所改进的算法，可以自由定义兴趣项、频数阀值，从而提高大量数据挖掘的效率，同时避免无效的输出项目。该特征可从方法输入、输出看出。本发明采用了深度学习算法对海量设备运行历史数据进行模型学习和预测。本发明利用分布式并行架构实现改进后的Apriori算法，进一步提升了计算的效率，可保证未来计算规模增大的情况下扩展计算能力，以在准实时的时间范围内给出风险预测结果。
申请人：中国南方电网有限责任公司
地址：510663 广东省广州市科学城科翔路11号
国籍：CN
代理机构：广州粤高专利商标代理有限公司
代理人：林丽明
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