公开(公告)号：CN119377393A

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202411316623.X

申请日：2024-09-20

Applicant: 核动力运行研究所 ,  中核武汉核电运行技术股份有限公司

Inventor： 曹中才 ,  罗思吟 ,  张啸宇 ,  庄少清 ,  郭恒莉 ,  郭天宇 ,  辛凯强 ,  刘彬彬 ,  孙哲 ,  陈波

IPC: G06F16/335 ,  G06F40/16

Abstract: 本发明属于人工智能推荐技术领域，具体涉及一种基于大语言模型的经验反馈推荐生成方法及系统。包括数据收集与预处理模块，预训练大语言模型选择模块，大语言模型提取特征模块，模型微调模块，经验反馈推荐生成模块和反馈和改进模块。本发明的有益效果在于：本发明将大语言模型技术应用于经验反馈的推荐中，充分利用用户在与系统交互过程中产生的自然语言文本信息，从而更准确地捕捉用户需求和意图，通过语义匹配和上下文理解提高了推荐的准确性和个性化程度，使推荐更加精准和符合用户实际需求。

公开(公告)号：CN119807945A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202411796519.5

申请日：2024-12-09

Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司

Inventor： 罗思吟 ,  曹中才 ,  郭恒莉 ,  庄少清 ,  张啸宇 ,  刘彬彬 ,  孙哲

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/243 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06N20/00 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明具体涉及一种核电异常事件智能识别与预警方法，包括以下步骤：对采集的核电历史运行数据进行预处理；对预处理后的核电历史运行数据进行大数据处理与分析，提取核电异常事件的关键特征和规律信息，形成训练集数据；通过训练集数据训练机器学习模型，构建核电异常事件识别模型；通过核电异常事件识别模型实时监测核电运行数据，识别核电运行数据中的核电异常事件；当核电异常事件识别模型识别出核电异常事件时，向相关人员发送预警信息；根据预设的应急响应预案启动应急措施。本发明还涉及一种核电异常事件智能识别与预警装置、计算机设备及存储介质。本发明基于大数据分析和机器学习技术，实现了核电异常事件精准捕捉与实时预警。

公开(公告)号：CN119784140A

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202411796517.6

申请日：2024-12-09

Applicant: 中核武汉核电运行技术股份有限公司

Inventor： 罗思吟 ,  曹中才 ,  郭恒莉 ,  庄少清 ,  张啸宇 ,  刘彬彬 ,  孙哲

IPC: G06Q10/0635 ,  G06Q50/06 ,  G06N5/025 ,  G06N5/04 ,  G06F40/253 ,  G06F40/289 ,  G06F40/151 ,  G06F40/30 ,  G06F40/186

Abstract: 本发明具体涉及一种核电厂风险识别与管控措施生成方法，包括如下步骤：接收用户输入的核电厂风险描述数据；对用户输入的核电厂风险描述数据进行预处理后输入集成大语言模型的LangChain框架中；LangChain框架根据核电厂风险描述数据，在离线构建的核电厂风险管控知识库中检索出相关的数据并推理，生成相应的管控措施。本发明还涉及一种核电厂风险识别与管控措施生成装置、计算机设备及存储介质。本发明自动化地实现核电厂风险识别与管控措施生成。

公开(公告)号：CN118245575A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202211663301.3

申请日：2022-12-23

Applicant: 核动力运行研究所

Inventor： 庄少清 ,  曹中才 ,  张啸宇 ,  孙哲 ,  刘彬彬 ,  罗思吟 ,  彭岩 ,  赵云杰 ,  刘贝 ,  吴蕊婷

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/36 ,  G06F40/247 ,  G06F16/31 ,  G06F16/335 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明提供了一种基于词向量的核电厂经验反馈信息快速检索方法，包括以下步骤：步骤1：生成存储表结构；步骤2：构建倒排索引；步骤3：构建近义词表；步骤4：根据输入执行检索算法。本发明提供的基于词向量的核电厂经验反馈信息快速检索方法替代了传统通过模糊查询、全文检索方法查询相似经验反馈信息的手段，提高了核电厂经验反馈信息的检索准确率。

公开(公告)号：CN118152380A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202211579258.2

申请日：2022-12-05

Applicant: 核动力运行研究所

Inventor： 曹中才 ,  罗思吟 ,  庄少清 ,  张啸宇 ,  孙哲 ,  彭岩 ,  刘彬彬 ,  赵云杰 ,  刘贝

IPC: G06F16/215 ,  G06F16/335 ,  G06F40/30 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于BERT‑BiGRU模型的核电厂状态报告严重级别筛选方法，包括以下步骤：获取状态报告工单数据，进行数据清洗；预处理的数据作为训练语料库训练BERT‑BiGRU模型，调整参数并训练得到最优BERT‑BiGRU预测模型；接收用户输入的状态报告工单数据，对接收到的数据调用数据预处理部分进行数据清洗；将数据输入部分处理好的文本数据输入到预训练的BERT模型中，得到文本数据的向量化表征；将文本向量化过程得到的向量矩阵输入到预训练的BiGRU神经网络中，实现状态报告严重级别的分类判别，得到级别筛选结果；若用户输入的状态报告符合要求，则返回级别筛选结果；若用户输入的状态报告不符合要求，则返回错误提示。本发明促进核电业务信息化、智能化。