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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利发电机组人工智能系统机器学习样本筛选方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116244283B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211729637.5，技术领域涉及：G06F16/215；该发明授权发电机组人工智能系统机器学习样本筛选方法及装置是由彭长青;尚荣艳;方瑞明;邵鹏飞;黄文权设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本发电机组人工智能系统机器学习样本筛选方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种发电机组人工智能系统机器学习样本筛选方法及装置，获取发电机组运行数据，对所述发电机组运行数据采用预设清洗方式进行一次或多次数据清洗，得到备选样本集和无效样本集，若采用多次数据清洗，每次数据清洗采用不同的清洗方式；对所述备选样本集采用预设排序方式进行排序，得到排序样本集，对所述排序样本集按照预设抽取方式进行抽取，得到学习样本子集；重复前一步骤多次，每次采用不同的排序方式以及相同或不同的抽取方式，抽取到不同的学习样本子集；将所有的学习样本子集合并为学习样本集。采用本方法筛选发电机人工智能系统机器学习样本，对操作人员专业素质要求低，处理过程自动化程度高，筛选出的学习样本分布广泛性好。

本发明授权发电机组人工智能系统机器学习样本筛选方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种发电机组人工智能系统机器学习样本筛选方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取发电机组运行数据，对所述发电机组运行数据采用预设清洗方式进行一次或多次数据清洗，得到备选样本集和无效样本集，若采用多次数据清洗，每次数据清洗采用不同的清洗方式，所述清洗方式包括： 响应于确定发电机组的电气参数中一项或多项超出设定范围，则将其归类于所述无效样本集，其余为备选样本集； 响应于确定发电机组运行数据的采样时间超出设定范围，则将其归类于所述无效样本集，其余为备选样本集； 响应于确定发电机组的非电参数中一项或多项超出设定范围，则将其归类于所述无效样本集，其余为备选样本集； 响应于确定根据所述电气参数、采样时间、非电参数的其中一项或多项的计算结果超出设定范围，则将其归类于所述无效样本集，其余为备选样本集； S2，对所述备选样本集采用预设排序方式进行排序，得到排序样本集，对所述排序样本集按照预设抽取方式进行抽取，得到学习样本子集； S3，重复步骤S2多次，每次采用不同的排序方式以及相同或不同的抽取方式，抽取到不同的学习样本子集，所述排序方式包括： 根据发电机组的电气参数排序； 根据发电机组运行数据的采样时间排序； 根据发电机组的非电参数排序； 根据电气参数、采样时间、非电参数的其中一项或多项的运算结果进行排序；所述抽取方式包括以下的一种或多种： 随机分布抽样； 均匀分布抽样； 正态分布或反正态抽样； 三角分布或反三角分布抽样； 梯形分布或反梯形分布抽样； 正弦分布或反正弦分布抽样； 分段抽样； S4，将所有的学习样本子集合并为学习样本集。

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