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公开(公告)号:CN118468992A
公开(公告)日:2024-08-09
申请号:CN202410518928.2
申请日:2024-04-28
IPC分类号: G06N5/02 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/2113 , G06N3/084
摘要: 本发明公开了一种基于关系图卷积网络的数据链接预测方法,包括:获取待处理的数据集,将数据集中的对象和对象关系构建成图结构,以构建和优化异构网络模型;基于GCN模型,对异构网络模型进行Embeddingg操作,得到节点的特征向量;根据特征向量和特征向量对应的类型标签,构建分类数据集,并计算特征向量与预测任务的相关性,相关性用于特征排序,其中,分类数据集包括训练集、验证集和测试集;根据特征排序的结果,选择与预测任务的相关性最强的强相关特征,以构建分类模型;基于训练集和验证集,对分类模型进行训练,以学习节点特征与节点链接关系之间的对应模式,得到关系预测模型;基于测试集,使用关系预测模型对节点链接关系进行预测,得到预测结果。
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公开(公告)号:CN117376744A
公开(公告)日:2024-01-09
申请号:CN202311538413.0
申请日:2023-11-16
IPC分类号: H04Q11/00 , H04B10/03 , H04B10/079
摘要: 本发明提供了一种电力通信网故障分析方法、系统、计算机设备及存储介质,所述方法包括获取目标电力通信网中的OLU设备信息和ONU设备信息;根据OLU设备信息和ONU设备信息,构建通信网线路模型;获取电力通信网组网设备运行图,并将电力通信网组网设备运行图与通信网线路模型进行状态关联,得到运行状态关联模型;实时获取通信网状态信息,并根据通信网状态信息和运行状态关联模型,更新ONU设备故障信息;根据ONU设备故障信息,输出目标电力通信网的通信网故障信息。本发明能从网络链路方面获取ONU根因告警信息输出电力通信网故障信息,实现全网中断或劣化线路的自动分析和精准预警的同时,还能提高故障响应速度和故障消缺率。
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公开(公告)号:CN115665600A
公开(公告)日:2023-01-31
申请号:CN202211320158.8
申请日:2022-10-26
申请人: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司
IPC分类号: H04Q11/00
摘要: 本发明公开了一种适用于数据分流的多通道配网网管系统,包括有应用层、控制层、网络层、边缘层以及终端层;所述应用层用于实现对光线路终端数据的分析、监控和展示,与控制层实现信息交互;所述控制层用于实现对网络层汇聚的光线路终端数据的提取和分流,与网络层实现信息交互;所述网络层用于实现对光线路终端数据的收发和汇聚,与边缘层实现数据交互;所述边缘层用于实现对终端层光链路的分配和设置,与终端层实现数据交互;所述终端层用于实现与用户端的网络连接。本发明可对链路异常或者接口异常进行监控,通过边缘层的光线路终端或终端层的光网络单元进行调控,可以保证配网网管系统的安全可靠性。
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公开(公告)号:CN117875322A
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202311594498.4
申请日:2023-11-27
IPC分类号: G06F40/295 , G06F40/289 , G06F16/35 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要: 本发明涉及数据识别技术领域,公开了一种文本数据的实体提取方法、系统、设备和介质。本发明将原始文本数据进行分词和去停用词的预处理操作,并将预处理后的文本数据转换为词向量表示,词向量基于预训练模型生成;基于卷积神经网络,通过引入上下感知卷积学习策略构建多层感知的卷积神经网络模型;通过卷积神经网络模型对文本数据进行实体分类,确定文本中的实体类别;基于词向量和实体类别,对卷积神经网络模型进行训练;将实际文本数据输入训练后的卷积神经网络模型,从中识别出实体信息。本发明引入上下感知卷积学习策略,充分利用文本数据的上下文信息,提高了提取的性能,提取出的内容的分类更具准确性。
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公开(公告)号:CN114331018A
公开(公告)日:2022-04-12
申请号:CN202111451477.8
申请日:2021-12-01
申请人: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司
摘要: 本发明公开了一种全业务数据中台架构检测管理系统及安全运行方法,解决了现有技术的不足,系统包括感知层、基础设施层、平台层、业务层和展现层,感知层,用于采集基础数据,并将基础数据传输至基础设施层;基础设施层,用于收集基础数据,并构建检测平台、存储平台和大数据平台;平台层,包括应用支撑层、基础数据层和主题数据层,将基础设施层的基础数据进行调用和整理;业务层,用于对设备进行具体数据分析与应用;展现层,用于将数据分析与应用的见过进行展现。
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