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公开(公告)号：CN109933582A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910183632.9
申请日：2019-03-11
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06F16/215 , G06F16/28
Abstract: 本申请提供一种数据处理方法，包括：获得电网中的第一对象的第一关系信息和第一对象的第一属性信息；确定出与第一对象对应的预设对象；判断第一关系信息与预设对象的预设关系信息以及第一属性信息与预设对象的预设属性信息是否均匹配；若第一关系信息和第一属性信息中有至少一个不匹配，将预设关系信息和预设属性信息中至少一个不匹配的信息更新。通过这种方式，能够将第一关系信息和第一属性信息中与预设关系信息和预设属性信息不一致的信息更新到预设对象中，从而使预设关系信息和预设属性信息能够对预设对象有更全面的描述，改善对预设对象的数据编码不一致、数据冗余和数据不完整等问题，进而能够降低电网数据管理的成本。
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公开(公告)号：CN110245131A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910485558.6
申请日：2019-06-05
Applicant: 江苏瑞中数据股份有限公司 , 国家电网有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06F16/215 , G06F16/28 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种知识图谱中实体对齐方法、系统及其存储介质，包括：步骤1：采用第一训练数据对第一实体对齐模型进行训练，采用第二训练数据对第二实体对齐模型进行训练，第一实体对齐模型每一次迭代训练得到的可信实体更新第二训练数据，第二实体对齐模型每一次迭代训练得到的可信实体更新第一实体对齐模型，当迭代次数达到设置的最大次数或第一实体对齐模型的输出结果与第二实体对齐模型的输出结果在设定的阈值范围内后停止迭代，得到最终的实体对齐模型；步骤2：将待对齐的图谱输入至步骤1得到的最终的实体对齐模型中，得到实体对齐结果。
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公开(公告)号：CN109947949A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910185896.8
申请日：2019-03-12
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/951 , G06F16/9535 , G06Q10/10
Abstract: 本申请实施例提供一种知识信息智能管理方法、装置及服务器，通过获取员工对预存的数据库中的知识信息的不同检索信息，对检索信息进行语义分析，以提取出其中的关键检索词。按关键检索词进行搜索以获得对应的知识信息，并根据关键检索词为知识信息标记对应知识标签。将知识标签加入至预先建立的知识标签库中以对知识标签库进行更新，并根据知识标签库对预存的包含员工或部门与知识信息之间关联关系的知识图谱进行更新。本申请的管理方案通过预先建立知识图谱及数据库的方式，以实现将知识信息与员工或部门进行关联，并通过对员工的检索信息进行语义分析，以不断地对知识图谱进行更新，实现对知识图谱的不断完善，以有利于后续向员工进行智能推荐。
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公开(公告)号：CN110889088B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN201911067012.5
申请日：2019-11-04
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 浙江大学
IPC: G06F18/27 , G06F18/214 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种应用电力模型辅助的排污企业监管方法，本发明通过模型化手段，建立企业昼间‑夜间用电比时序图模型，运用企业所在行业用电比修正企业自身用电比，通过突变分析方法分析企业异常排放时段，模型将以训练算法通过夜间用电比迭代计算昼间用电比，减小了非生产设施用电引起的用电误差，提高了用电比模型的精确度，时序图线性模型建模简单，避免了模型的复杂化。本发明提出的一种应用电力模型辅助的排污企业监管方法，能够嗅探企业排污异常，分析企业各时段的生产用电情况，同时可以辅助电力部门的合理供电。
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公开(公告)号：CN109146777B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201810621592.7
申请日：2018-06-15
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明提供了利用预训练网络的感知相似性进行混合图像超分辨方法，包括：将已知图像进行分解得到低分辨率图像，基于低分辨率图像建立对比词典，基于对比词典得到与已知图像对应的高分辨率图像块；获取已知图像，基于卷积神经网络对已知图像进行差值运算，得到高分辨率图像；构建基于感知相似度的损失函数，基于损失函数的运算结果选取如步骤一所示的内部重构方法或是如步骤二所示的外部重构方法对待处理图像进行超分辨率重构处理。通过对预先训练的VGG网络的特征代表来计算感知相似度，重构每个补丁并最小化超分辨错误，最终达到重构基于最优质性能的HR图像的结果，避免了内部和外部SR算法的缺点，大大提升了有效性、实用性和稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110889088A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201911067012.5
申请日：2019-11-04
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种应用电力模型辅助的排污企业监管方法，本发明通过模型化手段，建立企业昼间-夜间用电比时序图模型，运用企业所在行业用电比修正企业自身用电比，通过突变分析方法分析企业异常排放时段，模型将以训练算法通过夜间用电比迭代计算昼间用电比，减小了非生产设施用电引起的用电误差，提高了用电比模型的精确度，时序图线性模型建模简单，避免了模型的复杂化。本发明提出的一种应用电力模型辅助的排污企业监管方法，能够嗅探企业排污异常，分析企业各时段的生产用电情况，同时可以辅助电力部门的合理供电。
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公开(公告)号：CN109146777A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810621592.7
申请日：2018-06-15
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明提供了利用预训练网络的感知相似性进行混合图像超分辨方法，包括：将已知图像进行分解得到低分辨率图像，基于低分辨率图像建立对比词典，基于对比词典得到与已知图像对应的高分辨率图像块；获取已知图像，基于卷积神经网络对已知图像进行差值运算，得到高分辨率图像；构建基于感知相似度的损失函数，基于损失函数的运算结果选取如步骤一所示的内部重构方法或是如步骤二所示的外部重构方法对待处理图像进行超分辨率重构处理。通过对预先训练的VGG网络的特征代表来计算感知相似度，重构每个补丁并最小化超分辨错误，最终达到重构基于最优质性能的HR图像的结果，避免了内部和外部SR算法的缺点，大大提升了有效性、实用性和稳定性。
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公开(公告)号：CN109117859A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810622492.6
申请日：2018-06-15
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了用于计算机视觉的多标签聚类方法，包括确定目标实例与代码库中样本实例的匹配概率，基于匹配概率对目标实例的标签进行判别；对实例x0为每个类计算概率估计，计算以y0为标签的实例x0的分类边界；构建WSRF目标函数，对目标函数进行最小化处理得到最小化函数，在弱监督作用下，对得到的最小化函数进行处理，完成聚类。通过将弱监督聚类化为有限目标函数最小化问题，可以在不违反包级标签的情况下实现鉴别代码库。应用于图像聚类、语义图像分割、多目标定位三种流行的计算机视觉任务，有效地提高了相关应用程序的性能。
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公开(公告)号：CN109840268A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201811576901.X
申请日：2018-12-23
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 西安交通大学 , 南瑞集团有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明提出了一种基于企业信息模型的全域数据图谱构建方法，包括对全业务统一数据中心内存储的数据进行数据收集处理，并根据已有标准对收集到的数据进行层级关系梳理，得到梳理后的数据层级清单；建立图数据库模板，向模板中导入梳理后的数据层级清单，生成全域数据图谱；结合动态差异感知技术对全域数据图谱进行图谱关系核对，对核对后的图谱以可视化方式呈现。通过在全域数据图谱构建过程中，简化了数据关系梳理、数据理解和应用的过程。在现有数据资源管理工具的基础上，实现了业务角度的数据关系管理，为后续业务应用构建提供了快速、便捷的工具支撑。
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公开(公告)号：CN109815230A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201811576888.8
申请日：2018-12-23
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 西安交通大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 南瑞集团有限公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/215
Abstract: 本申请提出了一种基于知识图谱的全业务数据中心数据审计方法，包括对全业务统一数据中心的表结构以及数据结构进行梳理操作，对全业务统一数据中心中结构完全一致的表进行处理，根据表中的结构名称形成对应关系；根据已形成的对应关系，建立图数据库物理结构，将对应关系导入图数据库形成数据存储结构；构建针对图谱的对比模型，实现源业务系统和MPP层数据实体及相邻数据实体特征向量的对比识别；以图数据库数据存储结构为依托，在数据图谱上对于异常的数据实体和关系进行标识。通过对匹配方法的应用，来达到源业务系统数据图谱与MPP层数据图谱的匹配融合，最终实现数据一致性、完整性的审计验证。
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