一种数据处理方法及系统
    21.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117633599A

    公开(公告)日:2024-03-01

    申请号:CN202311680804.6

    申请日:2023-12-07

    Abstract: 本发明公开了一种数据处理方法及系统,所述方法应用于数据处理系统,所述数据处理系统包括特征确定模块和数据处理模块,方法包括:通过特征确定模块接收待处理数据包,并基于预设处理区间对所述待处理数据包中的待处理数据进行特征划分,得到至少一个目标数据集合,处于同一目标数据集合中的待处理数据所对应的特征参数位于同一预设处理区间,所述待处理数据为高并发数据;通过数据处理模块分别对各目标数据集合中的待处理数据进行处理,得到每个目标数据集合对应的目标处理数据。该方法通过特征确定模块进行特征划分得到具有相似特征的多个目标数据集合,能够为后续数据处理模块进行数据处理提供便利,提高数据处理的效率。

    基于通信网故障智能感知与预警模型的构建方法

    公开(公告)号:CN112838946A

    公开(公告)日:2021-05-25

    申请号:CN202011492779.5

    申请日:2020-12-17

    Abstract: 本发明涉及一种基于改进深度强化学习的通信网故障智能感知与预警模型的构建方法,具体包括以下步骤:S1选取通信网络的固定时间段的数据作为输入数据;S2对输入数据进行预处理,获得预处理数据;对预处理数据进行切片划分为N个区域,从而获得N个特征矩阵;S3将所述N个特征矩阵分别输入神经网络中进行训练,训练完成后输出故障预测数据;再将N个特征矩阵按照时间顺序分别输入基于改进深度强化学习的通信网故障智能感知与预警模型进行训练,输出模型,并结合故障预测数据进行预警分析,获得预警分析结果。该构建方法通过深度强化学习方法,建立通信网故障预警模型,实现通信网故障智能预警,提升电力通信运维智能化水平。

    基于BERT模型的电力通信网络知识图谱构建方法

    公开(公告)号:CN112613314A

    公开(公告)日:2021-04-06

    申请号:CN202011588999.8

    申请日:2020-12-29

    Abstract: 本发明涉及一种基于BERT模型的电力通信网络知识图谱构建方法,包括以下步骤:S1构建原始文档库:选取不同来源和结构的数据作为基础,构建原始文档库;S2标签迁移:对电力通信网络原始知识数据进行标注,并以标注信息为基础,进行标签迁移;S3语义特征提取:基于BERT模型进行训练实现电力通信网络结构化文档数据的语义特征提取;S4构建知识图谱:基于BiLSTM‑CRF模型对所提取的语义特征进行命名实体识别,提取知识概念以及相互联系,配合知识建模形成知识图谱。该方法有效解决专业术语多、训练语料少等典型问题,提升命名实体识别等关键步骤的准确率,最终提升知识图谱性能。

    基于通信网故障智能感知与预警模型的构建方法

    公开(公告)号:CN112838946B

    公开(公告)日:2023-04-28

    申请号:CN202011492779.5

    申请日:2020-12-17

    Abstract: 本发明涉及一种基于改进深度强化学习的通信网故障智能感知与预警模型的构建方法,具体包括以下步骤:S1选取通信网络的固定时间段的数据作为输入数据;S2对输入数据进行预处理,获得预处理数据;对预处理数据进行切片划分为N个区域,从而获得N个特征矩阵;S3将所述N个特征矩阵分别输入神经网络中进行训练,训练完成后输出故障预测数据;再将N个特征矩阵按照时间顺序分别输入基于改进深度强化学习的通信网故障智能感知与预警模型进行训练,输出模型,并结合故障预测数据进行预警分析,获得预警分析结果。该构建方法通过深度强化学习方法,建立通信网故障预警模型,实现通信网故障智能预警,提升电力通信运维智能化水平。

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