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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学申请的专利变压器油色谱数据的迭代式清洗方法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：CN117076436B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202310964710.5，技术领域涉及：G06F16/215；该发明授权变压器油色谱数据的迭代式清洗方法是由刘一达;丁小欧;杨东华;王宏志设计研发完成，并于2023-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本变压器油色谱数据的迭代式清洗方法在说明书摘要公布了：一种变压器油色谱数据的迭代式清洗方法，属于数据清洗技术领域。本发明针对变压器油色谱数据中的劣质数据不能被有效识别并清洗的问题。包括：将原始数据集中的数据分为违反规则数据集和符合规则数据集；采用符合规则数据集对分类器进行预训练；采用分类器计算违反规则数据的违反分数，并选择待修复数据；将待修复数据进行修复后，采用修复后数据对分类器进行再训练并对分类器的模型参数进行再更新，迭代以上的“挑选‑修复‑更新”流程，提升分类器的效果；最后采用训练后的分类器对实际运行数据中的违反规则运行数据进行预测，得到清洗后数据。本发明用于油色谱数据的清洗。

本发明授权变压器油色谱数据的迭代式清洗方法在权利要求书中公布了：1.一种变压器油色谱数据的迭代式清洗方法，其特征在于包括，步骤一：获取变压器油色谱的原始数据集，采用基于规则依赖的检测方法将原始数据集中的数据分为违反规则数据集Xvio和符合规则数据集Xacc；步骤二：采用符合规则数据集Xacc对分类器进行预训练；步骤三：将违反规则数据集Xvio中的数据输入至分类器，得到违反规则数据对应的数据预测值，根据数据预测值与违反规则数据计算违反规则数据的违反分数，再按违反分数从大到小的顺序对违反规则数据进行排序；根据违反分数选取满足分数阈值的违反规则数据作为待修复数据；步骤四：对待修复数据进行迭代修复：在每一轮迭代过程中，将当前批待修复数据进行人工修复后，得到当前批修复后数据；采用当前批修复后数据对分类器进行再训练；同时，采用当前批修复后数据的平均梯度，对分类器的模型参数θ进行再更新；再进行下一轮迭代过程，重复步骤三与步骤四，直到更新后分类器输出的预测值与相应真实值的比较结果满足结束条件，迭代过程结束；得到最终分类器；步骤五：获取变压器油色谱的实际运行数据，并基于规则依赖的检测方法从实际运行数据中选择违反规则运行数据，将违反规则运行数据输入最终分类器进行预测，得到违反规则运行数据的清洗后数据。

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哈尔滨工业大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92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”。