一种基于TF-IDF加权余弦相似性算法的故障快速界定方法

摘要文本

本申请涉及一种基于TF‑IDF加权余弦相似性算法的故障快速界定方法，包括：基于预构建的故障仿真模型注入故障，在注入故障的过程中，采集与预设的故障指标相对应的基准数据，将基准数据存入预设的指标库中；接收故障界定指令，基于预构建的故障界定模型，将故障界定指令中的故障数据与指标库中的基准数据逐一进行比对，并确定相似度；基于相似度，推送处理方案；其中，基于相似度，推送处理方案至少包括：若存在与故障数据相似的目标基准数据，则推送目标基准数据对应预设的处理方案。本申请能够不间断的自主引入故障，并采集故障指标相关数据，自动扩充可供比对的故障样本量，还能利用TF‑IDF加权余弦相似性算法实现对故障的快速界定和定位。