A power engineering contract data classification and matching method integrating fuzzy mechanism

wurong; FUXIAOJUN; CHENLIN; SHICHUNZI

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A power engineering contract data classification and matching method integrating fuzzy mechanism

更新时间：2026-10-18

- A power engineering contract data classification and matching method integrating fuzzy mechanism
- Vol. 29, Issue 7, Pages: 3--(2026)
- 作者机构：
  
  江苏省电力设计院有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC：
- Published：2026
- 稿件说明：
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吴蓉,付晓俊,陈琳,史纯子.融合模糊机理的电力工程合同数据分类匹配方法[J].电力大数据,2026,29(07):3-4.

wurong, FUXIAOJUN, CHENLIN, et al. A power engineering contract data classification and matching method integrating fuzzy mechanism[J]. 2026, 29(7): 3--.
吴蓉,付晓俊,陈琳,史纯子.融合模糊机理的电力工程合同数据分类匹配方法[J].电力大数据,2026,29(07):3-4. DOI：

wurong, FUXIAOJUN, CHENLIN, et al. A power engineering contract data classification and matching method integrating fuzzy mechanism[J]. 2026, 29(7): 3--. DOI：

摘要

电力工程合同数据具有显著的异构性、多模态性

且包含大量模糊概念

现有方法在其模糊特征表征、多模态整合、量纲统一及模糊相似度计算等方面存在缺陷。为此

本文提出融合模糊机理的合同数据分类精准匹配方法

一是构建基于模糊理论的多模态数据描述模型

结合模糊集合、隶属度函数与 1D-CNN-LSTM 实现模糊特征与多模态特征的统一表征；二是设计平移极差转换的多阶段特征优化机制

完成量纲消除、高维降维与冗余特征筛选；三是提出多模模糊粗糙集分类匹配算法

为不同类型特征适配模函数计算相似度

结合 PK-means++ 与 MMNN 算法实现精准分类匹配。以某省级电力公司 10000 条合同数据为样本的实验表明

该方法分类准确率达 89.2%

F1-score 达 88.7%

优于主流方法

三大核心模块协同提升了分类匹配的精准度与鲁棒性

为电力工程合同数据智能管理提供了技术支撑。

Abstract

The data of power engineering contracts exhibit significant heterogeneity and multimodality

and contains a large number of fuzzy concepts. Existing methods have deficiencies in the representation of fuzzy features

multi-modal integration

dimensionality unification

and fuzzy similarity calculation. Therefore

this paper proposes a precise matching method for contract data classification that integrates fuzzy mechanisms. Firstly

a multi-modal data description model based on fuzzy theory is constructed

combining fuzzy sets

membership functions

and 1D-CNN-LSTM to achieve unified representation of fuzzy features and multi-modal features; secondly

a multi-stage feature optimization mechanism based on translation range transformation is designed to eliminate dimensions

reduce high-dimensional data

and filter out redundant features; thirdly

a multi-modal fuzzy rough set classification matching algorithm is proposed

which calculates similarity for different types of features by adapting modulus functions and combines PK-means++ and MMNN algorithms to achieve precise classification matching. Experiments using 10

000 contract data samples from a provincial power company show that the classification accuracy of this method reaches 89.2%

and the F1-score is 88.7%

which is superior to mainstream methods. The three core modules work collaboratively to improve the accuracy and robustness of classification matching

providing technical support for the intelligent management of power engineering contract data.

关键词

Keywords

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