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公开(公告)号：CN112506673B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110153068.3
申请日：2021-02-04
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向智能边缘计算的协同模型训练任务配置方法，该方法用于边缘计算节点且包括一或多个训练时隙，每一训练时隙包括如下步骤：向一或多个移动设备发送模型训练请求；接收来自一或多个移动设备汇报的当前时隙的可用状态和用户数据规模；基于先前得到的任务配置结果和各移动设备的当前可用状态，确定参与训练的移动设备和交互模型训练所需的训练小轮数目；与参与训练的移动设备进行交互模型训练直至达到确定的训练小轮数目，根据训练效果和各移动设备汇报的用户数据规模，构建以最小化边缘训练资源的使用为目标的优化问题并求解，得到新的任务配置结果。本发明训练资源消耗对比其他方法要少得多，且精度相差不大。
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公开(公告)号：CN112506673A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202110153068.3
申请日：2021-02-04
Applicant: 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向智能边缘计算的协同模型训练任务配置方法，该方法用于边缘计算节点且包括一或多个训练时隙，每一训练时隙包括如下步骤：向一或多个移动设备发送模型训练请求；接收来自一或多个移动设备汇报的当前时隙的可用状态和用户数据规模；基于先前得到的任务配置结果和各移动设备的当前可用状态，确定参与训练的移动设备和交互模型训练所需的训练小轮数目；与参与训练的移动设备进行交互模型训练直至达到确定的训练小轮数目，根据训练效果和各移动设备汇报的用户数据规模，构建以最小化边缘训练资源的使用为目标的优化问题并求解，得到新的任务配置结果。本发明训练资源消耗对比其他方法要少得多，且精度相差不大。
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公开(公告)号：CN109213760B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201810868419.7
申请日：2018-08-02
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/2455
Abstract: 本发明公开了一种非关系数据存储的高负载业务存储及检索方法，存储过程为接收新建/更新非关系数据的请求，对非关系数据构建元数据信息，将元数据信息放入缓存并永久存储；获取索引键值信息，构建索引信息，将索引信息存入缓存并永久存储。检索过程为接收数据检索请求，从缓存获取元数据信息，并将元数据信息返回；根据元数据信息查找索引信息，并将索引信息返回。本发明对于较大量数据，可以实现高效存储与检索，并且简单可靠，易于运行维护，成本低廉。
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公开(公告)号：CN111737001A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010586551.6
申请日：2020-06-24
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明公开了一种计算系统负载均衡方法，该方法通过决策树来动态赋予GPU单元权重，然后采用平滑轮询加权法动态分配计算任务，有效地提高了CPU和GPU的协同计算系统的效率，同时保证了系统的负载均衡。本发明还提供了基于上述方法的计算系统负载均衡装置及存储介质。
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公开(公告)号：CN110309970A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910575873.8
申请日：2019-06-28
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网陕西省电力公司
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种数据预测方法、装置，所述方法包括：获取系统的历史数据以及系统的第一T-1时刻数据；基于所述历史数据以及所述第一T-1时刻数据，预测得到系统的第一T时刻数据；使用对所述第一T-1时刻数据进行修正后得到的第二T-1时刻数据，对所述第一T时刻数据进行修正，得到第二T时刻数据；使用所述第一T时刻数据以及所述第二T时刻数据，建立关于时间的数据预测函数；将ΔT代入所述数据预测函数，预测得到系统的ΔT+T时刻数据。采用上述方案，可以通过较为简单的计算方式实现准确的数据预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110309955B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN201910511227.5
申请日：2019-06-13
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网陕西省电力公司
Abstract: 本发明公开了一种云环境应用系统非停机升级时的负载预测方法及装置，该方法包括：按时间序列获取云环境应用系统下非停机升级时功能模块负载样本数据集，并进行预处理；对预处理后的负载样本数据集采用三角形隶属函数进行模糊化处理，并用均值等分区间离散化，生成负载离散样本数据集；将负载离散样本数据集交叉生成训练集Str和测试集Ste，利用所述训练集Str构建决策树模型进行升级时负载高低的预测，并进行迭代训练；采用测试集Ste对训练后的决策树模型进行剪枝并进行负载预测。本发明用于解决现有静态负载预测方法负载预测精度不高的问题，实验结果表明，本发明给出的基于决策树预测模型可以很好的预测出在指定日期的负载高低，错误率在3％以内。
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公开(公告)号：CN113902988A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111127415.1
申请日：2021-09-26
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种在线视频分析方法及系统，该方法包括以下步骤：根据上一时隙的识别精确度以及当前时刻的网络状况，利用在线学习算法确定接下来一个时隙中，触发边缘目标识别的视频帧差阈值；在处理每帧画面前，计算出其与上一帧之间的差距，和先前决定好的阈值进行比较，来决定当前帧在设备端还是传输到边缘进行处理；如果在设备端处理，则利用光流法计算出平均运动矢量，对物体进行简单追踪；如果在边缘端处理，则利用卷积神经网络对整个画面进行目标识别。利用本发明能够在真实应用中根据视频内在特性和边缘网络环境不断调整阈值的设置，在保证满足视频处理实时性的前提下，最大化目标识别的长期精确度。
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公开(公告)号：CN111737099B
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202010515936.3
申请日：2020-06-09
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明提出了一种基于高斯分布的数据中心异常检测方法及装置。所述方法包括以下步骤：获取数据中心服务器硬件层面、软件层面及物理环境的特征，构成多维特征数据集；对获取的多维特征数据集进行降维处理；根据经过降维处理的数据，利用基于高斯分布的异常检测模型进行运算，得到异常检测结果。本发明在基于高斯分布的异常检测算法的基础上，提出了一个适用于高密度数据中心的异常监测方法，能够提高数据中心的异常监测效率，减少了数据中心在高密度设计下的管理成本。
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公开(公告)号：CN110309970B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN201910575873.8
申请日：2019-06-28
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网陕西省电力公司
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种基于Docker的电力系统数据预测方法、装置，所述方法包括：获取系统的历史数据以及系统的第一T‑1时刻数据；基于所述历史数据以及所述第一T‑1时刻数据，预测得到系统的第一T时刻数据；使用对所述第一T‑1时刻数据进行修正后得到的第二T‑1时刻数据，对所述第一T时刻数据进行修正，得到第二T时刻数据；使用所述第一T时刻数据以及所述第二T时刻数据，建立关于时间的数据预测函数；将ΔT代入所述数据预测函数，预测得到系统的ΔT+T时刻数据。采用上述方案，可以通过较为简单的计算方式实现准确的数据预测。
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公开(公告)号：CN110213164B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201910423580.8
申请日：2019-05-21
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 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: H04L12/733 , G06Q50/00 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开一种基于拓扑信息融合的识别网络关键传播者的方法及装置，该方法包括：根据各个网络节点的直接连边数量计算网络中各个节点的度，即各个节点对应的邻居节点的个数；依据所述节点的度计算各个节点的H指数；计算所述网络中每对节点间的最短距离，进而得到各个节点的排名对应分值。本发明采用网络节点的常用指标得到一种可以全面反映社交网络节点角色的排名分值，可以更加准确的定位节点在社交网络中的定位角色，准确的挖掘出社交网络中的关键传播者，降低错判率；并且本发明采用Dijkstra算法，跟其他距离算法相比时间复杂度低，适用于复杂的社交网络时，时间成本更低，提高了识别效率。
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