一种质量问题分析报告的实体关系抽取方法及系统

    公开(公告)号:CN116090449B

    公开(公告)日:2024-05-14

    申请号:CN202211433872.8

    申请日:2022-11-16

    Abstract: 本发明涉及一种质量问题分析报告的实体关系抽取方法及系统,属于关系抽取技术领域,解决了现有技术中样本不均衡时关系抽取准确率低的问题。包括从质量问题分析报告中提取待推理信息,对待推理信息进行预处理后,传入实体关系抽取模型,推理出实体关系;实体关系抽取模型是基于历史质量问题分析报告构建训练集和测试集,对PCNN模型进行迭代训练和测试,直至模型准确率不小于阈值而得到;其中,训练时根据各关系类别的样本权重更新训练集,根据各训练样本的训练结果动态更新各关系类别标签;测试时根据各测试样本的验证结果计算模型准确率,若模型准确率小于阈值,更新各关系类别的样本权重后再次训练和测试。实现了实体间关系抽取的高准确率。

    一种联合循环发电站的电能输出预测方法和系统

    公开(公告)号:CN116581748A

    公开(公告)日:2023-08-11

    申请号:CN202310590029.9

    申请日:2023-05-24

    Abstract: 本发明涉及一种联合循环发电站的电能输出预测方法和系统,属于电能预测领域。本发明的方法包括:获得联合循环发电站的历史环境数据和相应的电能输出数据,以及获得联合循环发电站的当前环境数据;基于所述历史环境数据和相应的电能输出数据,基于流形学习算法级联回归埃尔米特多项式拟合模型,得到所述模型各子回归器的回归系数和相关参数;基于所述当前环境数据、所述各子回归器的回归系数和相关参数,预测联合循环发电站的电能输出。本发明方法和系统能够利用环境数据更准确预测联合循环发电站的电能输出数据。

    一种分布式AI协同计算系统的节点身份验证方法和系统

    公开(公告)号:CN113938483B

    公开(公告)日:2023-06-16

    申请号:CN202111275760.X

    申请日:2021-10-29

    Abstract: 一种分布式AI协同计算系统的节点身份验证方法和系统,方法包括中心服务器向各分布式节点发送身份验证指令;各分布式节点根据身份验证指令完成对应的实时运算能力验证任务,向中心服务器发送响应消息;响应消息包括任务完成时间和节点设备信息;所述实时运算能力验证任务包括实时计算能力验证任务和实时存储能力验证任务;中心服务器接收响应消息,若接收到响应消息的时间超过预期时间,或任务完成时间与相同设备类型的真实节点完成所述实时运算能力验证任务的任务完成时间的差值大于预先设置的阈值,则将该节点认定为可疑节点;中心服务器多次对所述可疑节点发送身份验证指令,若可疑节点均未通过验证,则判断该节点为伪造节点。

    一种分布式系统的可视化监控方法和系统

    公开(公告)号:CN113872834B

    公开(公告)日:2023-05-23

    申请号:CN202111217462.5

    申请日:2021-10-19

    Abstract: 一种分布式系统的可视化监控方法和系统,方法包括:根据所述分布式系统的节点路由表,获取所述分布式系统的节点层级,采用正多边形分形图表示所述分布式系统的节点层级结构,所述分形图中的一个子分形图对应所述分布式系统的一个节点,每个子分形图采用虚线绘制;获取分布式系统当前任务的子任务信息和资源分配信息,基于所述子任务信息和资源分配信息,获取每个子任务的运行资源对应的运行节点,在所述分形图中查找所述运行节点,将所述运行节点对应的子分形图绘制为实线图;实时获取每个运行节点的监控信息,基于所述监控信息,在所述运行节点对应的子分形图的边线上绘制显示所述监控信息。

    一种基于动态标签的实体关系抽取模型训练方法及系统

    公开(公告)号:CN115688789A

    公开(公告)日:2023-02-03

    申请号:CN202211433871.3

    申请日:2022-11-16

    Abstract: 本发明涉及一种基于动态标签的实体关系抽取模型训练方法及系统,属于数据处理技术领域,解决了现有技术中样本不均衡时关系抽取模型准确率低的问题。包括预处理历史质量问题分析报告,构建样本集,将样本集划分为训练集和测试集;构建PCNN模型,基于训练集训练PCNN模型,根据当前训练结果动态更新各训练样本对应的各关系类别标签值,直至训练结束,得到训练好的PCNN模型;基于测试集验证PCNN模型,当模型准确率小于阈值,根据验证结果更新各关系类别的样本权重,并根据更新后的各关系类别的样本权重扩充训练集,基于扩充后的训练集再次训练PCNN模型,直至模型准确率不小于阈值,得到优化的PCNN模型,作为实体关系抽取模型。实现了关系抽取模型的高准确率。

    一种智能终端的AI工业应用能力测试方法和系统

    公开(公告)号:CN113656238A

    公开(公告)日:2021-11-16

    申请号:CN202110944557.0

    申请日:2021-08-17

    Abstract: 一种智能终端的AI工业应用能力测试方法和系统,方法包括以下步骤:根据不同设备参数下标准智能终端设备执行不同AI工业应用的温度变化值,构建标准智能终端设备的设备参数与温度变化的关系模型;获取待测智能终端设备的设备参数,基于所述标准智能终端设备的设备参数与温度变化的关系模型,获得所述待测智能终端设备的温度变化预测值;获取所述待测智能终端设备执行不同AI工业应用的温度变化实际值;根据所述温度变化预测值与所述温度变化实际值,得到所述待测智能终端设备的测试结果。

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