-
公开(公告)号:CN116151668A
公开(公告)日:2023-05-23
申请号:CN202310096570.4
申请日:2023-01-19
申请人: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
发明人: 马跃 , 陈重韬 , 梁东 , 娄竞 , 邢宁哲 , 王艺霏 , 李信 , 王畅 , 王骏 , 张海明 , 温馨 , 尚芳剑 , 李欣怡 , 梁潇 , 刘卫卫 , 姚艳丽 , 王森 , 庞思睿 , 苏丹 , 那琼澜 , 曲洪泽 , 周子阔 , 姜蕴洲 , 王晓慧 , 黄复鹏 , 安宁钰 , 雷舒娅 , 张文思
IPC分类号: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/241
摘要: 本文涉及数据分析领域,提供了一种电网数据质量确定方法及装置,方法包括:获取电网数据集,电网数据集包括多个电网数据样本;确定各样本在各指标分类下各评价指标的指标值;根据各样本在各评价指标的指标值,计算得到各评价指标的第一权重;根据专家对各分类下评价指标的打分值,计算得到各评价指标的第二权重;综合各评价指标的第一权重及第二权重得到各评价指标的权重;确定最优方案及最劣方案;根据各评价指标值的权重及各样本在各评价指标的指标值,计算各样本与最优方案及最劣方案之间的距离;根据各样本与最优方案及最劣方案之间的距离,计算各样本的得分;根据各样本的得分确定各样本的质量。本文能够提高电网数据评价全面性及准确性。
-
公开(公告)号:CN113987190B
公开(公告)日:2023-02-28
申请号:CN202111356033.6
申请日:2021-11-16
申请人: 国网智能电网研究院有限公司
摘要: 本发明公开了一种数据质量校验规则提取方法及系统,方法包括:扫描元数据,获取数据类型为文本型的字段,标记字段描述中含有取值范围信息的字段并存储取值范围信息;根据元数据信息,扫描文本型字段值,生成字段的值结构与每种值结构的取值占比;对字段生成的值结构类别进行评分,选出其中的可信类别;然后利用可信值结构类别和元数据信息生成字段取值质量校验规则;最后将校验规则入库,生成字段‑规则映射关系,从而实现了文本型数据质量校验规则的有效提取。与现有规则生成方法相比,本发明能大幅提高数据质量规则生成效率和准确度,减轻劳动力,具有更高的实用价值。
-
公开(公告)号:CN115456067A
公开(公告)日:2022-12-09
申请号:CN202211083445.1
申请日:2022-09-06
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
摘要: 本发明提供了一种异常检测模型训练方法、异常检测方法及装置,其中,异常检测模型训练方法包括:获取初始训练集;将初始训练集中的样本分别输入不同的异常分类模型进行预测,并根据预测类别进行标签标记;基于各样本对应的预测类别和标签分别计算各样本的投票熵;对投票熵大于熵值阈值的样本进行目标标记;利用带有目标标记的样本对目标异常分类模型进行训练,得到训练好的目标异常分类模型。在最大化提高异常检测模型准确率的同时,大幅降低由于过度依赖特征工程或对异常模式的挖掘单一导致异常检测假阳性概率过高的情况发生。
-
公开(公告)号:CN118733265A
公开(公告)日:2024-10-01
申请号:CN202410849661.5
申请日:2024-06-27
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06F9/50 , G06N3/063 , G06N3/0495
摘要: 本发明属于计算机技术领域,公开一种块稀疏化及负载的均衡方法、装置、设备及介质,所述方法包括:获取原始权重矩阵,所述原始权重矩阵包括多个权重系数;对获取的原始权重矩阵进行预处理获得预处理后权重矩阵;所述预处理后权重矩阵中对角线区域稠密度高于原始权重矩阵对角线区域稠密度;对预处理后权重矩阵进行划分,得到多个矩阵块,每个矩阵块对应分配一个众核系统的核心进行处理。本发明把一个全局均稀疏的矩阵,变为局部稠密其余系数的矩阵,在通过核心进行运算时,相对处理前的矩阵,实现更多在稠密计算上,从而提高计算效率。解决了通过众核系统进行脑仿真时,超大规模矩阵所带来的计算难度大以及负载不均匀的技术问题。
-
公开(公告)号:CN117829265B
公开(公告)日:2024-06-18
申请号:CN202410232948.3
申请日:2024-03-01
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06N3/096 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06F40/30 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06Q50/06 , G06N3/048
摘要: 本发明涉及知识迁移技术领域,具体涉及一种基于中介空间构建的电力跨模态双向知识迁移方法。方法包括:采用图建模和图神经网络提取第一模态数据的第一特征,采用大语言模型提取第二模态数据的第二特征;基于第一特征和第二特征的相似度以及对应的损失函数构建中介空间;采用中介空间中的损失函数对图神经网络和大语言模型中的参数迭代优化;基于图建模、参数迭代优化后的图神经网络以及大语言模型提取的特征在中介空间中进行知识迁移。通过该方法在中介空间里对齐不同模态抽取到的关系特征,实现了不同模态数据之间的双向知识迁移。
-
公开(公告)号:CN117439747A
公开(公告)日:2024-01-23
申请号:CN202210828059.4
申请日:2022-07-13
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网山西省电力公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明公开了基于区块链的数据交互方法、系统、设备及存储介质,区块链中包括数据拥有者节点,数据请求者节点将数据需求上传至区块链,目标数据拥有者节点对数据需求验证后,对数据请求者节点需要的目标数据加密,并根据数据需求中的任务分配方式将加密后的目标数据进行划分,基于数据需求中的计算方式对第一加密子数据计算,将第一加密子数据的计算结果与第二加密子数据发送给数据请求者节点,数据请求者节点对第二加密子数据进行计算,并将第一加密子数据的计算结果以及第二加密子数据的计算结果融合并解密,最终得到目标数据的计算结果。传输的数据为加密数据,且可以由两个节点承担计算任务,提高了计算效率以及数据交互之间的安全性。
-
公开(公告)号:CN116304135B
公开(公告)日:2023-08-08
申请号:CN202310594729.5
申请日:2023-05-25
申请人: 国网智能电网研究院有限公司
IPC分类号: G06F16/483 , G06F16/583 , G06F16/383 , G06F18/214 , G06F18/22
摘要: 本发明公开了一种基于判别性隐空间学习的跨模态检索方法、装置及介质,该方法包括:提取第一模态数据的第一特征和第二模态数据的第二特征,构建第一训练集和第二训练集;采用第一训练集和第二训练集对增加判别性属性的双字典模型进行训练,得到隐空间特征模型;基于隐空间特征模型,将待检索模态数据特征和检索数据库中模态数据特征分别投影到隐空间中,得到对应的隐空间特征表示;根据隐空间特征表示进行相似度计算,得到检索结果。通过实施本发明,采用双字典学习技术来构建隐空间,使多模态数据在隐空间中实现对齐。在双字典模型中加入将判别性属性,从而使子类内距离更加紧凑而子类间距离更加稀疏。更加符合电网细粒度多模态场景设置。
-
公开(公告)号:CN116502092A
公开(公告)日:2023-07-28
申请号:CN202310754597.8
申请日:2023-06-26
申请人: 国网智能电网研究院有限公司
IPC分类号: G06F18/214 , G06F18/213 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06V10/774 , G06Q50/06
摘要: 本发明涉及信息处理技术领域,公开了多源异构数据的语义对齐方法、装置、设备及存储介质,方法包括:获取多模态数据集,多模态数据集包括:电力图像数据库和电力文本数据库;对图像数据、文本数据进行语义特征提取,提取出相应的图像特征向量、文本特征向量;通过预设线性自编码器,将提取到的图像特征向量映射到文本特征向量中,获取图像和文本对齐的编码结果;将编码结果输入到预设解码器中,输出重构图像特征向量。通过本发明提供的方法实现电网场景下多源异构数据的语义对齐。
-
公开(公告)号:CN116186318B
公开(公告)日:2023-07-14
申请号:CN202310446006.0
申请日:2023-04-24
申请人: 国网智能电网研究院有限公司
IPC分类号: G06F16/583
摘要: 本发明公开了一种基于关联规则学习的图像检索方法、装置及存储介质,通过获取待检索图像和检索数据库中图像;基于关联规则学习算法提取待检索图像和检索数据库中图像的局部相关性特征;对待检索图像和检索数据库中图像的局部相关性特征进行特征匹配,确定检索数据库中和待检索图像属于同一子类别的检索结果。由此,该图像检索方法通过关联规则学习算法,对图像内部的关联信息进行挖掘,加强了细粒度特征表示,从而能够增强不同子类间判别性和区分度。
-
公开(公告)号:CN116204345A
公开(公告)日:2023-06-02
申请号:CN202310027388.3
申请日:2023-01-09
IPC分类号: G06F11/07 , G06F16/2458
摘要: 本申请公开了一种修复异常时序数据的方法、装置、设备及介质,该方法包括:对目标时间序列进行一阶差分处理,得到速度序列;基于平衡二叉树按照TopK的计算方式,从速度序列的各子序列中得到速度约束区间,各所述子序列的长度为预设长度;基于速度约束区间对时间序列进行检测,得到检测结果;若所述检测结果表征时间序列连续异常,基于异常区间左右两侧的子序列分别对时间序列的连续异常区间进行修复,以便对连续的异常区间进行修复。
-
-
-
-
-
-
-
-
-