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公开(公告)号:CN114722974B
公开(公告)日:2022-09-02
申请号:CN202210635762.3
申请日:2022-06-07
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06K9/62 , G06F16/36 , G06F40/289 , G06F16/33
Abstract: 本发明提供一种基于事理逻辑和实体知识的多维度图谱融合方法,包括:获取事理图谱中第一事件节点中的第一事件名词,确定相对应的第二事件节点,获取第二事件节点中的第二事件名词;确定与第一事件名词所对应的第一实体节点,以及第二事件名词所对应的第二实体节点;在第一事件节点与所述第一实体节点之间建立第一融合连接路径,在第二事件节点与所述第二实体节点之间建立第二融合连接路径;根据第一事理逻辑在第一实体节点与第二实体节点之间建立三元组关系;根据所述第一事理逻辑对所述三元组关系更新;基于所述第一融合连接路径、第二融合连接路径、建立的三元组关系、更新的三元组关系形成融合后的多维度图谱。
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公开(公告)号:CN114021112A
公开(公告)日:2022-02-08
申请号:CN202111355457.0
申请日:2021-11-16
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 北京数缘科技有限公司
IPC: G06F21/46 , G06F21/60 , G06F16/906
Abstract: 本发明公开了一种密码算法能量分析方法及装置、存储介质及电子设备,具体包括:确定密码算法在加密过程中所对应的目标能量迹;依据所述目标能量迹的能量特征,将所述目标能量迹划分为多个能量迹片段;对每个所述能量迹片段进行分类,并确定每个所述能量迹片段在其所属分类下对应的执行操作;依据每个所述能量迹片段对应的执行操作,确定所述密码算法在加密过程中所应用的操作参数,以完成对所述密码算法的能量分析。本发明实施例提供的方案中,能够根据密码算法的能量迹特征成功地自动化分析出加密过程中的操作参数,通过划分能量迹片段后进行分类实现了快速高效地分析能量迹信息。
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公开(公告)号:CN113792890A
公开(公告)日:2021-12-14
申请号:CN202111167777.3
申请日:2021-09-29
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 浙江捷瑞电力科技有限公司
Abstract: 本公开提供的一种基于联邦学习的模型训练方法及相关设备,应用于边缘计算框架,所述边缘计算框架包括云计算中心和至少一个边缘计算节点,所述云计算中心对各所述边缘计算节点进行管理控制,该方法包括:对所述云计算中心构建中心神经网络模型;对各所述边缘计算节点分别构建边缘神经网络模型;利用训练样本对各所述边缘神经网络模型进行联邦学习并对所述中心神经网络模型进行调整,获得对抗攻击防御全局模型。本公开通过对各边缘计算节点对应的边缘神经网络模型之间进行联邦学习,可以有效在训练过程中防止边缘计算节点的数据泄露,提高边缘计算框架的对抗攻击防御能力。
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公开(公告)号:CN113704241A
公开(公告)日:2021-11-26
申请号:CN202111256821.8
申请日:2021-10-27
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06F16/215
Abstract: 本发明提出了一种低业务依赖的能源数据智能稽核方法,包括:确定相互对应的文本字段、日期时间字段以及数值字段;将文本字段、日期时间字段调整为标准模板规定的格式;对日期时间字段和数值字段进行数据拟合,判断数值字段中的数据,若为时序数据,基于与拟合曲线的偏离程度标记数值字段的第一异常数据,若为非时序数据,基于孤立森林算法标记数值字段的第二异常数据;根据拟合曲线的趋势生成第一异常数据的修正建议值;根据数值字段中其他数据在二叉树中的异常分值确定修正权重,根据加权求和的结果生成第二异常数据的修正建议值。由业务规则驱动的稽核方式转变为由数据本身特征驱动,提高了能源数据的稽核效率与异常数据修正的准确性。
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公开(公告)号:CN119783967A
公开(公告)日:2025-04-08
申请号:CN202411865861.6
申请日:2024-12-18
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F17/18 , H02J13/00
Abstract: 本申请提供一种基于电力大数据的地区能耗实时监控系统及方法,所述系统包括:选择模块,用于选择监控区域;数据获取模块,用于获取所述监控区域实时的电力数据;数据输入模块,用于根据所述电力数据,判断所述监控区域的电力类型,并基于所述电力类型将所述电力数据分析输入到不同的计算通道;数据计算模块,用于为所述计算通道调用计算规则,并根据所述计算规则计算每一类所述电力数据的能耗值;数据统计模块,用于获取多个类型的所述电力数据计算的能耗值,并生成总能耗值。本申请通过实时读取电量数据进行能耗监测,实现能耗的实时检测。
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公开(公告)号:CN114330135B
公开(公告)日:2024-08-23
申请号:CN202111667583.X
申请日:2021-12-30
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 浙江捷瑞电力科技有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N20/20 , G06F111/08
Abstract: 本发明提供了一种分类模型构建方法及装置、存储介质及电子设备,该方法包括:确定预设样本集合和每个预设特征维度对应的特征权重,基于预设的集成学习算法进行预测模型的迭代训练,在当前迭代周期中,确定该迭代周期对应的初始模型,和该迭代周期对应的各个训练特征维度所对应的训练样本集合。通过该训练样本集合对该初始模型进行训练,得到该迭代周期对应的预测模型,并更新当前训练特征维度对应的特征权重,以调整下个迭代周期对应的各个训练特征维度。当结束迭代训练过程后,对训练得到的各个预测模型进行组合,得到分类模型。应用本发明的方法,可对用于训练的特征进行调整,采用对分类影响较大的特征进行训练,可提高模型的分类准确度。
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公开(公告)号:CN116776953A
公开(公告)日:2023-09-19
申请号:CN202310715204.2
申请日:2023-06-15
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司双创中心
Abstract: 本申请公开一种模型压缩部署方法、装置、服务器及存储介质,涉及模型处理技术领域,能够解决如何根据用户的部署需求确定最优的压缩优化方法的问题。具体方案包括:获取待压缩模型和待压缩模型的压缩需求信息,调用预设的第一估计函数,对待压缩模型的模型指标进行估计,得到第一指标;第一估计函数用于预测待压缩模型经过知识蒸馏处理后的模型指标,模型指标包括模型大小、参数量、计算量和仿存量;根据第一指标、预设的惩罚因子和预设值,确定第一指标对应的模型在待部署设备上的第一处理速度;根据第一处理速度和部署设备的处理速度,确定待压缩模型的压缩策略,并利用确定出的压缩策略对待压缩模型进行压缩,得到待压缩模型的目标压缩模型。
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公开(公告)号:CN116304589A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310156625.6
申请日:2023-02-17
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 , 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/241 , G06N20/00 , G06F123/02
Abstract: 本申请公开了一种基于多约束协同的异常数据检测并修复的方法及相关产品,可应用于数据修复技术领域。该方法包括:确定多元时间序列中的待修复时间区间;根据所述待修复时间区间建立依赖网络;根据所述依赖网络获取可变特征预测顺序以及对应的预测模型字典;根据所述可变特征预测顺序和所述预测模型字典确定可变特征对应的候选修复值;根据所述候选修复值更新所述多元时间序列,实现时序数据的修复。因此,本申请对多元时间序列进行划分,并采用上类约束的算法对多元时间序列进行修复从而保证在修复过程中不引入新的约束的违规,在提高了错误数据修复结果的准确率和可靠度的前提下提高了错误数据的修复速度。
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公开(公告)号:CN114996483B
公开(公告)日:2022-10-21
申请号:CN202210929367.6
申请日:2022-08-03
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 联想(北京)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于变分自编码器的事理图谱的数据处理方法,包括:获取第一事理图谱中每个事理节点的数据维度,根据数据维度对所有的事理节点进行归类得到多个第一事理节点集合;根据每个第一事理节点集合的数据维度确定相对应的变分自编码器,对第一事理节点集合内每个事理节点的事理数据依次编码处理,得到多个编码集合数据;基于变分自编码器的解码单元,对相应数据维度的编码集合数据进行解码处理得到多个第二事理节点集合;提取每个第二事理节点集合中的事理数据,根据事理数据、每个事理节点对应的节点标签进行事理图谱的重组得到第二事理图谱。本发明可以降低数据信息损失量,并高效的实现事理图谱中的数据的迁移。
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公开(公告)号:CN113704241B
公开(公告)日:2022-03-08
申请号:CN202111256821.8
申请日:2021-10-27
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06F16/215
Abstract: 本发明提出了一种低业务依赖的能源数据智能稽核方法,包括:确定相互对应的文本字段、日期时间字段以及数值字段;将文本字段、日期时间字段调整为标准模板规定的格式;对日期时间字段和数值字段进行数据拟合,判断数值字段中的数据,若为时序数据,基于与拟合曲线的偏离程度标记数值字段的第一异常数据,若为非时序数据,基于孤立森林算法标记数值字段的第二异常数据;根据拟合曲线的趋势生成第一异常数据的修正建议值;根据数值字段中其他数据在二叉树中的异常分值确定修正权重,根据加权求和的结果生成第二异常数据的修正建议值。由业务规则驱动的稽核方式转变为由数据本身特征驱动,提高了能源数据的稽核效率与异常数据修正的准确性。
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