【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及人工智能領域中的計算機視覺和人機交互領域，具體來說是一種基于ai智能學習的操作票算法。
技術介紹
1、在電力系統的安全運行規范中，對每個電氣操作都有明確的規范，并且要求對每個操作都要有明確詳細的記錄。電力操作票系統就是為了維護這些信息，使得每次操作信息都可以做到追蹤和管理的系統。操作票是電力作業和管理的依據，也是電力調度中經常使用的依據之一，在電力系統中操作票是防止電力調度出現誤操作、誤作業的關鍵。隨著電網建設的復雜度越來越高，在電力調度中，操作票的填票涉及到的事項也越來越多，操作票的填寫和信息也越來越復雜，需要填寫和使用的操作票也越來越多，特別是電網春秋檢期間，變電運維人員需要大批量的填寫操作票，這導致整個工作量急劇增加，復雜的工作量也使得操作票的有效性越來越低，容易在信息填寫和記錄環節出現錯誤，一旦出現填寫錯誤等情況，對電網運行和現場人員人身安全是一個巨大的威脅，因此，如何構建信息化的操作票系統，來解決當前電力系統操作票的復雜的信息記錄、校驗及管理工作，成為電力信息化建設面臨的一個重要的任務和挑戰。近年來，隨著電力系統智能化建設的加速和完善，電力系統中信息化技術的應用己經基本已經實現了對發電、配電和調度等各環節的覆蓋，也為構建具備高度智能化和自動化的操作票系統提供了可能，因此有必要在已經現有的智能電網的信息化系統基礎上，進一步將操作票業務進行信息化的處理。目前地市級供電公司普遍己經建立了智能電網信息化系統，在電力調度中心集成了電力信息化管理系統，并且初步建立了電力操作票管理系統，實現了操作票信息線上登記、查詢和
2、為了解決這些問題，本專利提出了一種基于ai智能學習的操作票算法，通過對實時流數據采集處理，快速構建、優化、部署算法模型，提高了算法模型推理的效率和可靠性：
3、1、智能出票系統的安全性和可靠性系數較低：安全風險：低安全性可能使系統容易受到惡意攻擊、數據泄露或篡改，從而導致信息安全隱患。數據錯誤：低可靠性可能導致系統生成的票據存在錯誤，例如重復、缺失或不準確的信息，從而影響業務流程和客戶體驗。系統故障：低可靠性可能導致系統頻繁崩潰或出現故障，影響正常的票務操作和服務。信任問題：低安全性和可靠性可能降低用戶對系統的信任度，使用戶對系統產生懷疑，進而影響系統的應用和推廣，所以急需一種出票系統安全性和可靠性安全系數高的智能出票方法。
4、2、缺少智能語音開票的功能：用戶體驗下降：缺少智能語音開票功能可能使用戶無法通過語音指令快速完成開票操作，增加了用戶操作的復雜度，降低了用戶的便利性和舒適度。效率低下：沒有智能語音開票功能可能需要用戶手動輸入大量信息，包括票據內容、金額等，這會增加用戶的操作時間和精力，降低工作效率。錯誤風險：手動輸入信息容易出現錯誤，缺少智能語音開票功能可能導致用戶在錄入信息時出現錯誤，進而產生不準確的票據或數據，影響業務的準確性和可靠性。技術更新滯后：缺少智能語音開票功能可能使系統技術跟不上時代發展的步伐，錯失了智能語音技術帶來的便利和效率提升，所以急需一種能夠智能語音開票的智能出票方法。
5、3、智能開票系統缺少相關知識支撐底層邏輯：決策不準確：缺乏相關知識支撐可能導致系統在處理復雜情況時無法做出準確的決策，影響到開票過程的準確性和合規性。適應性差：缺少相關知識支撐可能使系統難以適應不斷變化的業務環境和法規要求，降低了系統的靈活性和可持續發展能力。技術落后：缺乏相關知識支撐可能使系統的核心邏輯不能跟上行業最新發展，錯失了技術創新帶來的競爭優勢。用戶體驗差：如果系統缺乏相關知識支撐，可能導致用戶在使用過程中遇到各種問題，降低了用戶對系統的信任度和滿意度，所以急需一種具有專業知識庫為底層邏輯的智能出票方法。
6、4、智能開票的方法在出票時缺少安全校核的功能：決策不準確：缺乏相關知識支撐可能導致系統在處理復雜情況時無法做出準確的決策，影響到開票過程的準確性和合規性。適應性差：缺少相關知識支撐可能使系統難以適應不斷變化的業務環境和法規要求，降低了系統的靈活性和可持續發展能力。技術落后：缺乏相關知識支撐可能使系統的核心邏輯不能跟上行業最新發展，錯失了技術創新帶來的競爭優勢。用戶體驗差：如果系統缺乏相關知識支撐，可能導致用戶在使用過程中遇到各種問題，降低了用戶對系統的信任度和滿意度。所以急需一種具有安全校核功能的智能出票方法。
技術實現思路
1、本專利技術的主要目的在于提供一種基于ai智能學習的操作票算法，可以有效解決
技術介紹
中的問題。
2、為實現上述目的，本專利技術采取的技術方案為：
3、一種基于ai智能學習的操作票算法，所述基于ai智能學習的操作票算法，其核心在于采用規則學習方法構建操作票的規則庫，通過自頂向下的方式確定初始規則體條件，挖掘操作票命令術語的語法規則，進而生成規則庫，同時，利用隱馬爾可夫模型(hmm)的強大時序概率分析能力，揭示調度操作票背后的狀態變化模式，通過維特比算法推斷出最可能的調度狀態序列，優化調度流程，在算法實現中，中文分詞作為基礎步驟，采用基于字的構詞分詞算法和隱馬爾可夫模型實現精準分詞和詞性標注，整個操作票系統通過實時監測功能獲取新建票及調度指令信息，實現智能化的決策和管理，智能操作票編輯功能則通過自動分析和推薦信息，輔助用戶高效準確地完成操作票編輯，最后，在操作票管理方面，通過錄入、修改和刪除功能，實現操作票信息的全面管理和高效維護，這些功能的綜合應用，有效提升了操作票系統的智能化水平，為調度操作票的自動生成和優化提供了有力支持。
4、進一步的，所述采用規則學習方法建立操作票的規則庫，首先通過自頂向下的方式確定初始規則體條件，找出具有最高顯著性的判定結果，并計算其在不同屬性取值下的相關性，然后完善規則體語句，利用相關性概率調整，重復搜尋判定結果與其他屬性的相關性，并本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于AI智能學習的操作票算法，其特征在于：所述基于AI智能學習的操作票算法，其核心在于采用規則學習方法構建操作票的規則庫，通過自頂向下的方式確定初始規則體條件，挖掘操作票命令術語的語法規則，進而生成規則庫，同時，利用隱馬爾可夫模型(HMM)的強大時序概率分析能力，揭示調度操作票背后的狀態變化模式，通過維特比算法推斷出最可能的調度狀態序列，優化調度流程，在算法實現中，中文分詞作為基礎步驟，采用基于字的構詞分詞算法和隱馬爾可夫模型實現精準分詞和詞性標注，整個操作票系統通過實時監測功能獲取新建票及調度指令信息，實現智能化的決策和管理，智能操作票編輯功能則通過自動分析和推薦信息，輔助用戶高效準確地完成操作票編輯，最后，在操作票管理方面，通過錄入、修改和刪除功能，實現操作票信息的全面管理和高效維護，這些功能的綜合應用，有效提升了操作票系統的智能化水平，為調度操作票的自動生成和優化提供了有力支持。
2.根據權利要求書1所述的一種基于AI智能學習的操作票算法，其特征在于：所述采用規則學習方法建立操作票的規則庫，首先通過自頂向下的方式確定初始規則體條件，找出具有最高顯著性的判
3.根據權利要求書1所述的一種基于AI智能學習的操作票算法，其特征在于：所述隱馬爾可夫模型(HMM)是一種強大的時序概率模型，用于描述一個隱藏狀態序列生成觀測序列的過程，在調度操作票的狀態分析中，HMM能夠揭示隱藏在觀測數據背后的狀態變化模式，模型中的狀態變量代表調度操作票的不同狀態，而觀測變量則是這些狀態的外在表現，根據HMM的定義，任意時刻的狀態只與前一時刻的狀態有關，即具有“馬爾可夫性”，這意味著時間的流逝中，狀態的轉移形成了一個馬爾可夫鏈，而觀測變量的取值則受到當前狀態變量的影響，通過訓練數據，HMM學習得到狀態轉移矩陣A、初始狀態矩陣π以及觀測狀態矩陣B，這些參數共同描述了模型的行為，在學習過程中，隱藏狀態序列是通過觀察序列推斷出來的，這一過程常利用維特比算法實現，維特比算法是一種動態規劃算法，用于在給定觀測序列的情況下，尋找最可能的隱藏狀態序列，算法首先初始化每個可能狀態的概率，然后在每個時間點根據狀態轉移概率和觀測概率更新這些概率，最終輸出概率最大的狀態序列，在調度操作票的應用中，通過維特比算法，從觀察到的操作票命令術語中推斷出最可能的調度狀態序列，這對于理解和優化調度流程具有重要意義，通過分析這些狀態序列，發現調度過程中的潛在問題和優化點，從而提高調度效率和安全性。
4.根據權利要求書1所述的一種基于AI智能學習的操作票算法，其特征在于：所述在調度操作票命令術語的自學習過程中，中文分詞是不可或缺的基礎步驟，分詞的準確性，特別是對未錄入詞匯的精準切分，直接關系到分詞的整體效果，錯誤的切分未錄入詞可能導致操作票整體分詞的召回率下降，因此，我們采用了基于字的構詞分詞算法，通過序列標注的方式來替代傳統的中文分詞方法，從而更有效地處理未登錄詞，根據操作票詞語中不同字的位置信息，我們將字劃分為詞首(B)、詞中(M)、詞尾(E)以及單獨成詞四種類型，當操作票中的中文句子包含n個字時，利用隱馬爾可夫模型進行分詞，該模型通過捕捉字與字之間的轉移概率以及字到詞位的發射概率，實現對句子的精準分詞，完成中文分詞后，接下來進行的是詞性標注，這一步將分詞結果中每個詞標注上對應的詞性，作為調度操作票命令數據的輸出，隱馬爾可夫模型同樣在詞性標注中發揮著重要作用，在這里，中文分詞的結果與文本分別對應著隱馬爾可夫模型的觀測值和觀察序列，而詞性序列則與狀態序列相對應，我們設定隱馬爾可夫模型的狀態空間表示所有的詞性，而觀測空間則是全部詞語所構成的無重復集合，當調度操作票命令術語作為輸入數據被輸入到基于隱馬爾可夫模型的中文分詞模型中時，模型輸出的分詞結果便是已經完成了詞性標注的結果。
5.根據權利要求書4所述的一種基于AI智能學習的操作票算法，其特征在于：所述操作票系統設計的核心功能在于其智能化的決策和管理能力，這主要得益于實時監測功能的應用，該功能能夠實時獲取系統中新建票的信息，以及調度指令和響應規則庫的狀態信息，這些信息為操作票系統的智能化決策提供了基礎，有助于實現操作票系統的信息智能化功能，在智能操作票編輯方面，傳統的操作票系統往往依賴于人工輸入和檢查，效率低下且容易出...
【技術特征摘要】
1.一種基于ai智能學習的操作票算法，其特征在于：所述基于ai智能學習的操作票算法，其核心在于采用規則學習方法構建操作票的規則庫，通過自頂向下的方式確定初始規則體條件，挖掘操作票命令術語的語法規則，進而生成規則庫，同時，利用隱馬爾可夫模型(hmm)的強大時序概率分析能力，揭示調度操作票背后的狀態變化模式，通過維特比算法推斷出最可能的調度狀態序列，優化調度流程，在算法實現中，中文分詞作為基礎步驟，采用基于字的構詞分詞算法和隱馬爾可夫模型實現精準分詞和詞性標注，整個操作票系統通過實時監測功能獲取新建票及調度指令信息，實現智能化的決策和管理，智能操作票編輯功能則通過自動分析和推薦信息，輔助用戶高效準確地完成操作票編輯，最后，在操作票管理方面，通過錄入、修改和刪除功能，實現操作票信息的全面管理和高效維護，這些功能的綜合應用，有效提升了操作票系統的智能化水平，為調度操作票的自動生成和優化提供了有力支持。
2.根據權利要求書1所述的一種基于ai智能學習的操作票算法，其特征在于：所述采用規則學習方法建立操作票的規則庫，首先通過自頂向下的方式確定初始規則體條件，找出具有最高顯著性的判定結果，并計算其在不同屬性取值下的相關性，然后完善規則體語句，利用相關性概率調整，重復搜尋判定結果與其他屬性的相關性，并將具有極高相關性的屬性補充至規則庫中，最后，為避免過擬合情況，設定規則體內的規則語句數量以及條件數量的限制條件，通過貪心搜索生成調度操作票命令術語的語法規則庫，這一過程提升了對調度操作票命令術語語法規則的深度挖掘，從而有效地生成了操作票的規則庫。
3.根據權利要求書1所述的一種基于ai智能學習的操作票算法，其特征在于：所述隱馬爾可夫模型(hmm)是一種強大的時序概率模型，用于描述一個隱藏狀態序列生成觀測序列的過程，在調度操作票的狀態分析中，hmm能夠揭示隱藏在觀測數據背后的狀態變化模式，模型中的狀態變量代表調度操作票的不同狀態，而觀測變量則是這些狀態的外在表現，根據hmm的定義，任意時刻的狀態只與前一時刻的狀態有關，即具有“馬爾可夫性”，這意味著時間的流逝中，狀態的轉移形成了一個馬爾可夫鏈，而觀測變量的取值則受到當前狀態變量的影響，通過訓練數據，hmm學習得到狀態轉移矩陣a、初始狀態矩陣π以及觀測狀態矩陣b，這些參數共同描述了模型的行為，在學習過程中，隱藏狀態序列是通過觀察序列推斷出來的，這一過程常利用維特比算法實現，維特比算法是一種動態規劃算法，用于在給定觀測序列的情況下，尋找最可能的隱藏狀態序列，算法首先初始化每個可能狀態的概率，然后在每個時間點根據狀態轉移概率和觀測概率更新這些概率，最終輸出概率最大的狀態序列，在調度操作票的應用中，通過維特比算法，從觀察到的操作票命令術語中推斷出最可能的調度狀態序列，這對于理解和優化調度流程具有重要意義，通過分析這些狀態序列，發現調度過程中的潛在問題和優化點，從而提高調度效率和安全性。
4.根據權利要求書1所述的一種基于ai智能學習的...
【專利技術屬性】
技術研發人員：吳斌，費傳學，王永生，呂少軍，王辛，方亮，李耀，方振霖，王杰，劉華喜，項治國，尹傳文，程宜興，劉玉帆，馮宇航，張沈浩，
申請(專利權)人：國網安徽省電力有限公司六安供電公司，
類型：發明
國別省市：
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