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龍圖騰網恭喜華東理工大學申請的專利一種核電質量缺陷成因分析方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114969267B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210665278.5，技術領域涉及：G06F16/334；該發明授權一種核電質量缺陷成因分析方法是由邵凱文;趙芝蕓;王夢靈;王理;李垚;陸潛慧;陳佳洋;張羽設計研發完成，并于2022-06-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種核電質量缺陷成因分析方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種核電質量缺陷成因分析方法，包括：使用自然語言處理技術對文本關鍵詞進行提取，形成標準化缺陷目標與標準化缺陷原因；使用卡方檢驗特征提取技術，在所有特征中選擇相關度高的特征；把選擇的特征作為輸入，使用隨機森林算法訓練得到包含多個決策樹的隨機森林模型；使用智能優化算法來尋找最優的卡方檢驗特征選擇數k和隨機森林的超參數，優化目標是使隨機森林模型的準確率高，得到卡方檢驗?隨機森林調度模型。本發明的核電質量缺陷成因分析方法自然語言處理技術對文本關鍵詞進行抽取，解決了核電文本數據的標準化問題，此外，在隨機森林模型建模前通過卡方檢驗的特征篩選缺陷原因，并采用遺傳算法優化模型參數，以提高準確性。

本發明授權一種核電質量缺陷成因分析方法在權利要求書中公布了：1.一種核電質量缺陷成因分析方法，其特征在于，包括：步驟S1：使用自然語言處理技術對核電缺陷事件數據中的文本關鍵詞進行提取，形成標準化缺陷目標與標準化缺陷原因；步驟S2：將每個標準化缺陷目標作為一個目標，每個標準化缺陷原因作為一個特征，使用卡方檢驗特征提取技術，計算特征與目標的卡方值來衡量其相關程度，在所有特征中選擇前k個相關度高的特征，k為卡方檢驗特征選擇數，從而在隨機森林模型建模前通過卡方檢驗的特征選擇篩選冗余缺陷原因；步驟S3：把選擇的所有特征作為輸入，使用隨機森林算法訓練得到包含多個決策樹的隨機森林模型；步驟S4：使用智能優化算法來尋找最優的卡方檢驗特征選擇數k和隨機森林的超參數，所述智能優化算法采用啟發式算法中的遺傳算法，所述隨機森林的超參數包括決策樹的數目n和每個決策樹的最大深度d，優化目標是使步驟S2和步驟S3得到的隨機森林模型的準確率高，從而得到卡方檢驗-隨機森林調度模型，通過遺傳算法優化模型參數，以提高缺陷成因的隨機森林模型的準確性。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人華東理工大學，其通訊地址為：200237 上海市徐匯區梅隴路130號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。