公开(公告)号：CN117708247A

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202311697969.4

申请日：2023-12-12

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 徐占洋 ,  侍虹言 ,  王哲 ,  赵鸿 ,  许健

IPC: G06F16/28 ,  G06Q40/12 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种清算数据逻辑关系确定方法、系统、存储介质及设备，本发明针对不同结构的清算数据，分别采用语法规则匹配方式和语言模型抽取数据中的实体关系，构建血缘图谱，将数据血缘和知识图谱的结合，能够有效地识别清算数据之间的源头、流向和关联关系，即清算数据的逻辑关系，为电力清算系统的数据管理和分析提供了有力支持。

公开(公告)号：CN118467489A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410574463.2

申请日：2024-05-10

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 徐占洋 ,  王哲 ,  许健 ,  侍虹言 ,  赵鸿

IPC: G06F16/18 ,  G06F11/07 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明公开了一种基于语义嵌入和混合神经网络的日志异常检测方法，包括：获取实时日志数据并利用固定解析树结构解析实时日志数据，提取获得日志事件模板；对日志事件模板进行序列化处理形成日志模板序列；基于预训练的RoBERTa模型和改进平滑逆频率算法由日志模板序列提取日志事件模板的语义特征；使用多尺度卷积神经网络、高效通道注意力机制和形变门控循环单元构建所述混合神经网络模型；将日志事件模板的语义特征输入至训练后的混合神经网络模型获得日志检测结果；本发明能够更好地解析变长日志，提取语义特征，并通过混合神经网络模型提高异常检测的准确性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN118467489B

公开(公告)日：2025-04-01

申请号：CN202410574463.2

申请日：2024-05-10

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 徐占洋 ,  王哲 ,  许健 ,  侍虹言 ,  赵鸿

IPC: G06F16/18 ,  G06F11/07 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明公开了一种基于语义嵌入和混合神经网络的日志异常检测方法，包括：获取实时日志数据并利用固定解析树结构解析实时日志数据，提取获得日志事件模板；对日志事件模板进行序列化处理形成日志模板序列；基于预训练的RoBERTa模型和改进平滑逆频率算法由日志模板序列提取日志事件模板的语义特征；使用多尺度卷积神经网络、高效通道注意力机制和形变门控循环单元构建所述混合神经网络模型；将日志事件模板的语义特征输入至训练后的混合神经网络模型获得日志检测结果；本发明能够更好地解析变长日志，提取语义特征，并通过混合神经网络模型提高异常检测的准确性和鲁棒性。