买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉成都长城开发科技股份有限公司申请的专利一种基于粗糙集和反绎学习的窃电分析方法及系统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：CN116304791B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202211629561.9，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于粗糙集和反绎学习的窃电分析方法及系统是由覃有仪;张勇;郭旭昶设计研发完成，并于2022-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于粗糙集和反绎学习的窃电分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于粗糙集和反绎学习的窃电分析方法及系统，其中方法包括分类分析：根据窃电分析背景中标签数据是否充足分为有监督和无监督两种情况；样本增广：对用电数据集进行学习得到一组新的特征，并基于所述特征对用电数据训练样本进行增广；数据处理：对原始数据进行分类处理，并将结果与领域知识所得到的结果进行比对，形成新的修正有监督样本；机器学习：通过反绎学习获得窃电模型假设空间，在假设空间中进行机器学习得到用于判断窃电的假设模型并检验；数据更新：进行领域知识的删减、修改和扩充；窃电分析：将待分析用电数据输入至假设模型，并结合领域知识库进行窃电分析，并输出窃电分析结果。本发明优化性地解决了窃电分析问题。

本发明授权一种基于粗糙集和反绎学习的窃电分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于粗糙集和反绎学习的窃电分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.分类分析：根据窃电分析背景中标签数据是否充足分为有监督和无监督两种情况，若为有监督情况，则跳转执行步骤S4；否则，执行步骤S2； S2.样本增广：对用电数据集进行学习，得到一组新的特征，并基于所述特征对用电数据训练样本进行增广；所述电数据集包括窃电相关的背景知识和用电数据训练样本； S3.数据处理：对原始数据进行分类处理，并将结果与领域知识所得到的结果进行比对，若两者所识别用户都为窃电，则保留窃电标签；否则，将标签修正为非窃电，由此形成新的修正有监督样本； S4.机器学习：通过反绎学习获得窃电模型假设空间，在假设空间中进行机器学习得到用于判断窃电的假设模型，基于用电数据训练样本对假设模型进行检验，并根据检验结果判断是否接受假设模型，若否，则重复此步骤； S5.数据更新：利用领域知识对用电数据训练样本生成逻辑事实的符号假设，使用假设模型对用电数据训练样本进行采样观察，基于反绎逻辑推理和观察结果对符号假设进行检验，若一致则输出符号假设结果；否则，对符号假设中的错误进行修改，并继续根据假设模型进行检验，直到结果与领域知识一致；进行粗糙集的属性约简过程，并进行领域知识的删减、修改和扩充，形成新的领域知识库； S6.窃电分析：将待分析用电数据输入至假设模型，并结合领域知识库进行窃电分析，最后输出窃电分析结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人成都长城开发科技股份有限公司，其通讯地址为：611731 四川省成都市高新区天全路99号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。