图像几何变换方法、装置、计算机设备及介质

    公开(公告)号:CN111524073A

    公开(公告)日:2020-08-11

    申请号:CN202010288203.0

    申请日:2020-04-14

    Abstract: 本申请涉及一种图像几何变换方法、图像几何变换装置、计算机设备及计算机可读存储介质,所述图像几何变换方法用于对坐标系中的原图像进行旋转变换,以得到旋转图像;所述图像几何变换方法包括以下步骤:获取原像素点的坐标;所述原像素点为所述原图像中的各像素点;获取原像素点绕中心点旋转预设角度后得到的第一像素点的第一计算式;所述第一像素点为所述旋转图像中的各像素点;对所述第一计算式进行逆变换,以得到第二计算式;根据所述第二计算式,得到所述第一像素点与所述原像素点之间的位置偏移量;以及根据所述原像素点的坐标和所述位置偏移量,得到所述第一像素点的坐标。上述图像几个变换方法,能提升运算效率,减少图像几何变换时间。

    一种智能问答知识库的构建方法

    公开(公告)号:CN111324721A

    公开(公告)日:2020-06-23

    申请号:CN202010183059.4

    申请日:2020-03-16

    Abstract: 本申请公开了一种智能问答知识库的构建方法,包括,对文本信息进行预处理,然后进行关键词提取,构建所述关键词的词向量。根据关键词的词向量在知识库中执行检索,并提取得到答案,将所述文本信息与所述答案存入智能问答知识库。本申请基于对用户提出的问题进行问题分析、信息检索,设计并实现了智能问答知识库的构建方法。通过对问题进行语义分析、关键词提取,明确用户的目的,使得系统能够正确理解所提的问题,并推理答案返回提问人员,提高智能问答系统的准确性。同时,系统记录并统计用户提问的问题及答案,以便对智能问答库不断升级改进,有助于提升问答效率,改进问答服务质量,从源头减少问题的数目,提高用户效率、快速进行自助问答。

    一种智能化量费核查与异常识别系统

    公开(公告)号:CN111143431A

    公开(公告)日:2020-05-12

    申请号:CN201911254603.3

    申请日:2019-12-10

    Inventor: 保富 马文 高宇豆

    Abstract: 本发明实施例公开了一种智能化量费核查与异常识别系统,具体涉及电量电费核算领域,包括中央处理器,所述中央处理器连接端设有量费核查模块、数据集成模块和异常分析模块,所述中央处理器输出端设有量费核查应用模块,所述数据集成模块连接端设有数据源模块。本发明通过设置量费核查模块、数据集成模块和异常分析模块,根据用户的历史抄核收信息建模进行量费异常识别分析,最终将量费核查结果及量费异常识别结果进行整合分析,解决量费核查管理模式主要依赖于经验规则的局限性,将量费异常管控精益化做实,精确发现业务管理过程中的电量电费异常,及时调整业务管控策略,实现利用数据分析支撑业务管理的提升。

    一种数字化智能配电网规划辅助系统

    公开(公告)号:CN109980642A

    公开(公告)日:2019-07-05

    申请号:CN201910343859.5

    申请日:2019-04-26

    Abstract: 本发明公开了一种数字化智能配电网规划辅助系统,包括现状配电网分析子系统、引领规划子系统、供电分区管理子系统、负荷预测子系统、目标网架规划子系统、项目管理子系统和规划效果评估子系统;现状配电网分析子系统用于整理、统计配电网规划所需基础数据、现状指标和存在问题;引领规划子系统用于规划确立技术原则、边界条件和投资策略及重点;供电分区管理子系统用于明确供电分区类型、变电站供电范围和供电网格划分方案;负荷预测子系统用于对规划区域进行负荷总量预测和空间分布;目标网架规划子系统用于进行规划方案编制;项目管理子系统用于对规划方案进行目评估、评审和入库管理;规划效果评估子系统用于对项目规划成效进行分析。

    基于遗传算法的文本数据半监督聚类方法

    公开(公告)号:CN109508374A

    公开(公告)日:2019-03-22

    申请号:CN201811373404.X

    申请日:2018-11-19

    Inventor: 马文 张新阳 李辉

    Abstract: 基于遗传算法的半监督文本聚类方法,可以应用到各专业领域如电力行业数据的文本数据分析中,通过tftdf将文本数据集中的文本进行特征权计算,并将根据特征权值进行初始聚类计算,按照遗传算法,将文本内重要特征词间平衡距离作为分类适应度,实现聚类结果的优化。通过人机交互对聚类结果进行审阅并根据经验知识对聚类结果进行修改和调整,再次运用遗传算法进行调整后聚类的迭代与二次优化,达到最终文本聚类的效果。本方法有效结合了文本数据无监督聚类方法的易用性与有监督聚类方法的准确性及计算高效性,能够有效平衡通常文本数据聚类分析与人工分类结果差别太大及计算资源消耗过多等问题,改善了文本聚类的运行效果。

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