一种面向电力大数据应用的人工智能模型准确度提升方法研究  

An Improvement Method of Artificial Intelligence Model Accuracy for Power Big Data Application

作　　者：靳丹 周建宏 陈佐虎 李宁 Jin Dan;Zhou Jian-hong;Chen Zuo-hu;Li Ning(State Grid Gansu Electric Power Company,Lanzhou 730030,Gansu Province,China)

机构地区：[1]国网甘肃省电力公司,甘肃兰州730030

出　　处：《科学与信息化》2022年第9期121-123,共3页Technology and Information

基　　金：国网甘肃省电力公司管理提升重点研究课题,项目名称:基于序列标注和NMT纠错技术的文本识别与纠错工具研究,项目编号:SGGS-20210711GL。

摘　　要：随着“云大物移智”技术的演进,云边协同技术不断应用于各种工作场景。个性化的应用需求与基础技术支撑通常存在一定差异,特别是人工智能技术的应用。本文提出了一种面向电力大数据应用的人工智能模型准确度机制,在实际生产中有效改进了模型准确度。With the evolution of the“Cloud,Big,Things,Mobile and Intelligence”technology,cloud-edge collaboration technology has been continuously applied to various work scenarios.There are usually some differences between individual application requirements and basic technical support,especially the application of artificial intelligence technology.This article proposes an artificial intelligence model accuracy mechanism for power big data applications,which effectively improves the model accuracy in actual production.

关 键 词：电力大数据 人工智能 模型准确度 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]