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公开(公告)号：CN118070083A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410044819.1
申请日：2024-01-11
Applicant: 太极计算机股份有限公司
IPC: G06F18/2323 , G06F18/214 , G06F30/27 , G06F111/06 , G06F119/02 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供基于人工智能算法的汽轮机诊断方法，所述方法包括：采集汽轮机的历史运行数据；将所述历史运行数据按照预设拆分方式拆分为多个历史运行数据子区间；通过谱聚类算法确定各子区间内的聚类中心，并将所述聚类中心作为所述汽轮机在该子区间内的运行参数基准值；基于所述运行参数基准值对所述汽轮机的实际运行工况进行诊断，通过谱聚类算法确定汽轮机不同运行区间内的最优运行参数基准值，满足在重点行业领域中汽轮机长时间运行过程中不允许出现间断情况的需要，提高在长时间运行时的各运行区间内的工况诊断结果的准确性，最终提高汽轮机运行过程中安全性。
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公开(公告)号：CN118035882A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410046753.X
申请日：2024-01-11
Applicant: 太极计算机股份有限公司
IPC: G06F18/2431 , G01R31/00 , G06F18/214 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供一种基于AI的电气故障诊断方法及系统，所述方法包括：采集所述电气设备系统在运行状态下的不同类型的运行数据及故障参数信息；根据所述运行数据的类型确定其对应的特征信息，并建立所述特征信息与对应的故障参数信息之间的关联关系；基于所述关联关系及所述特征信息建立故障诊断模型，并通过所述故障诊断模型对所述电气设备系统进行故障诊断，通过不同类型的运行数据对应的特征信息与故障参数之间建立关联关系，实现故障诊断模型对故障类型的自动识别，并提供准确的故障诊断结果，在满足重点行业领域中电气设备系统运行过程不出现间断的需求下，提高了对电气设备系统进行实时在线故障诊断及故障的预警、修复及应急的效率与精准度。
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公开(公告)号：CN118035537A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311870817.X
申请日：2023-12-29
Applicant: 太极计算机股份有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F9/50 , G06F17/18
Abstract: 本发明提供了一种积木式大数据平台的数据处理及分析方法，属于大数据处理技术领域，包括：在客户端埋点实时采集多个预设时间段内的用户需求以及用户信息数据；对每个预设时间段内的用户需求进行分析得到对应预设时间段内的多个用户的第一指令以及指令截止时间，并对第一指令以及指令截止时间进行分析，生成至少一个第二指令及每个第二指令的子级别系数；基于预设指令‑模块‑类型库确定每个第二指令所在的业务模块以及指令类型，并根据所述指令类型确定所述第二指令在业务模块中的调用顺序，进而生成调用流程；基于对应第二指令所在预设时间段的下一时间段的指令数据对生成的调用流程进行动态更新。实现了大数据平台的个性化分析。
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公开(公告)号：CN116756375B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202310517761.3
申请日：2023-05-09
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司 , 太极计算机股份有限公司
IPC: G06F16/901 , G06F16/906 , G06F40/30 , G06F16/958 , G06F16/907
Abstract: 本发明涉及信息处理领域，公开了一种基于图谱的异构数据的处理系统，其中用户模块对用户身份进行管理并提供交互界面；应用模块用于提供应用服务并配置均衡操作，用户通过用户模块执行访问时进行对应应用服务实例的查询和调用；数据模块用于为所有数据资源提供集合存储，所述数据模块包括一个或多个关系数据库RDBMS；在数据模块和应用模块之间，配置一个主题图索引模块，所述主题图索引模块用于从各个RDBMS提取数据，利用主题图构成一个结构化的语义索引层；实现对检索语句的语义检索处理。
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公开(公告)号：CN117668576A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311563768.5
申请日：2023-11-22
Applicant: 太极计算机股份有限公司
IPC: G06F18/23 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/25
Abstract: 本发明提供了一种分层聚类共识构架的逻辑处理方法，属于大数据分析技术领域，包括：步骤1：对原始集群共识进行划分，创建多个迷你共识并构建迷你共识聚类组件；步骤2：基于迷你共识聚类组件，将数据集中的个体划分为不同类别的簇，并在每个簇内达成共识，产生初始聚类共识结果；步骤3：对初始聚类共识结果进行相似度分析，并对初始聚类共识结果进行层次划分，得到第一聚类共识结果，同时，对每一第一聚类共识结果进行聚类分析，得到第二聚类共识结果；步骤4：对不同层次的第二聚类共识结果进行融合，生成最终聚类共识结果并对其进行评估，并对聚类共识架构进行调整和优化。本发明可以降低并行实现场景中大集群共识的计算复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116756375A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310517761.3
申请日：2023-05-09
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司 , 太极计算机股份有限公司
IPC: G06F16/901 , G06F16/906 , G06F40/30 , G06F16/958 , G06F16/907
Abstract: 本发明涉及信息处理领域，公开了一种基于图谱的异构数据的处理系统，其中用户模块对用户身份进行管理并提供交互界面；应用模块用于提供应用服务并配置均衡操作，用户通过用户模块执行访问时进行对应应用服务实例的查询和调用；数据模块用于为所有数据资源提供集合存储，所述数据模块包括一个或多个关系数据库RDBMS；在数据模块和应用模块之间，配置一个主题图索引模块，所述主题图索引模块用于从各个RDBMS提取数据，利用主题图构成一个结构化的语义索引层；实现对检索语句的语义检索处理。
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公开(公告)号：CN116431106A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310202236.2
申请日：2023-03-02
Applicant: 太极计算机股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种低代码平台代码生成方法、装置及设备和低代码平台，属于应用开发领域；首先接收用户在可视化界面中分别输入的基本配置和页面及列表配置，然后获取用户的生成代码选择；当生成代码选择为仅生成后端代码时，根据基本配置和页面及列表配置直接生成后端代码；当生成代码选择为生成前端代码或同时生成前端代码和后端代码时，获取再配置信息。最终根据基本配置、页面及列表配置和再配置信息生成前端代码，或同时生成前端代码和后端代码，并提交至本地的仓库，方便进行代码的版本控制。本申请方案通过用户的不同代码语言选择，能够同时生成前端代码和后端代码，也可以仅生成前端代码和后端代码，更加灵活，能够满足用户不同需求。
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公开(公告)号：CN116150405B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310416643.3
申请日：2023-04-19
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司 , 太极计算机股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种多场景的异构数据处理方法，包括：从不同场景下的第一知识图谱和第二知识图谱中各个文本实体的邻居子图中提取图结构信息，获取文本实体的结构拓扑特征；从第一知识图谱和第二知识图谱的各三元组中获取连接各个文本实体的实体关系的关系特征；融合第一知识图谱和第二知识图谱中各个文本实体的结构拓扑特征和连接对应文本实体的实体关系的关系特征，得到各个文本实体的第一实体表示；基于第一知识图谱中任一文本实体的第一实体表示与第二知识图谱中任一文本实体的第一实体表示之间的相似度，构建第一实体对齐概率矩阵；基于第一实体对齐概率矩阵，确定第一知识图谱和第二知识图谱的对齐实体对。本发明提升了异构数据融合的准确性。
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公开(公告)号：CN116185435A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310146612.0
申请日：2023-02-22
Applicant: 太极计算机股份有限公司
Abstract: 本申请提供了一种基于脚手架的软件开发环境的开发方法及装置，其中，该方法包括：激活所述脚手架，并从所述脚手架中选择与当前用于进行软件开发环境的操作系统匹配的安装包，其中，所述脚手架为包括与多种操作系统对应的安装包的可执行文件；执行所述安装包中配置文件中的安装命令，以安装所述安装包。通过本申请，解决了现有技术中需要手动卸载旧的安装包以及卸载相应的环境变量配置的问题。
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公开(公告)号：CN116127079A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310425424.1
申请日：2023-04-20
Applicant: 中电科大数据研究院有限公司 , 太极计算机股份有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/279 , G06F40/216
Abstract: 本发明提供一种文本分类方法，基于待分类文本段的文本特征向量与各个文本类别的支持文本特征向量之间的语义相似度，确定该待分类文本段所属的文本类别，即使部分文本类别的支持文本段数量较少，仍能根据该文本类别的支持文本段的文本特征向量准确地归纳出该文本类别的支持文本特征向量，从而根据上述语义相似度识别出属于该文本类别的待分类文本段，减少多标签分类场景下遗漏类别标签的概率；此外，在进行文本特征提取时，充分运用了对应文本段的语法结构，从而提取更准确、更丰富的上下文信息，以结合各个非停用词本身的语义信息以及上下文语义信息进行整体语义提取，有助于提升政务文本分类的准确性。
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