【摘 要】
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通过对某电科院阀门关闭测试报告中汽轮机阀门不合格原因和描述的历史信息进行分类整理，将不合格原因评估转为文本分类任务。建立基于自然语言分词处理与朴素贝叶斯分类算法结合的不合格原因评估模型，实现对新增阀门关闭不合格原因的准确判断。通过验证与对比改进，朴素贝叶斯分类模型能够对新增不合格原因进行评估分类。测试中，控制器和网络相关原因准确率能够达到98%以上，其他原因高于85%。该方法有效结合传统纸质报告信
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通过对某电科院阀门关闭测试报告中汽轮机阀门不合格原因和描述的历史信息进行分类整理，将不合格原因评估转为文本分类任务。建立基于自然语言分词处理与朴素贝叶斯分类算法结合的不合格原因评估模型，实现对新增阀门关闭不合格原因的准确判断。通过验证与对比改进，朴素贝叶斯分类模型能够对新增不合格原因进行评估分类。测试中，控制器和网络相关原因准确率能够达到98%以上，其他原因高于85%。该方法有效结合传统纸质报告信息与贝叶斯分类技术的优势，能够对汽轮机阀门复杂的关闭不合格因素进行有效判断。通过贝叶斯分类模型实现对汽轮机阀门不合格原因的判断，可减少人员依赖、加快评估速度、提升评估准确度，并且对智慧电厂中的智能运维与检修起到一定示范作用。
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