火电机组主汽温度数据的特征选择方法、系统及设备

摘要

本公开实施例中提供了一种机组主汽温度数据的特征选择方法、系统及设备，属于数据处理技术领域，具体包括：采集火电机组的无标签数据并生成无标签数据对应的掩码矩阵；将无标签数据和掩码矩阵输入编码器，生成信息表征层；将信息表征层输入第一、第二解码器，得到定位损失函数和重构损失函数；固定编码器、第一解码器和第二解码器的参数；得到批量数据；得到有标签数据上每个特征的重要性评分以及加权特征；根据所述重要性评分和所述加权特征进行下游分类或回归任务，通过反向梯度迭代训练注意力特征提取网络和评估网络，输出特征选择结果。通过本公开的方案，通过自监督预训练和批量注意力机制，提高了特征选择的效率、精准度、安全性和适应性。