《一种基于无监督学习的示功图样本集制备方法及装置》

技术简介：

本发明公开了一种基于无监督学习的示功图样本集制备方法及装置,包括：获取油田数据,根据油田数据构建故障诊断大数据体系；根据故障诊断大数据体系获取检测样本向量并进行预处理操作；利用聚类算法对预处理后的样本向量进行聚类寻找最优分类数,并根据最优分类结果实现故障诊断类别的标记。本发明提供的示功图样本集制备方法,当有标记示例较少时,通过对大量未标记的示例改善学习性能,采用聚类算法中的轮廓系数确定最优分类数,根据分类结果将相同的向量绘制成示功图并结合专家经验进行判断,避免了样本标记中学习性能差,人工标记易出现误差的问题,降低了人力和时间成本并提高了故障诊断分类的准确率。

研发人员：王相;邵志伟;芮诚