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公开(公告)号：CN113792890B
公开(公告)日：2024-05-03
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：CN114330135A
公开(公告)日：2022-04-12
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 , G06K9/62 , G06N20/00 , 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：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：CN113869332A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111210992.7
申请日：2021-10-18
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: 本申请公开了一种特征选择方法、装置、存储介质和设备，预先获取经由对原始数据进行特征工程所得到的各个特征，并计算各个特征的权重，删除权重小于预设权重阈值的特征。调用预设的适应度函数，对基于各个有效特征初始化得到的粒子群中的每个粒子进行适应度评估，并通过预设粒子群算法，迭代更新每个粒子的位置和速度，得到每个粒子的最终适应度。选取最终适应度最小的特征子集中所包含的有效特征，作为训练特征。将权重小于预设权重阈值的特征进行删除，能够减小后续算法的时间复杂度，此外，适应度函数中综合了特征子集的分类效果和重要性，使得通过预设粒子群算法所选择出的有效特征的效果更优，能够有效提高机器学习模型的计算效率。
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118565486B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411002216.1
申请日：2024-07-25
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明涉及电力机器人技术领域，尤其涉及一种电力机器人全局路径自动规划方法、系统、设备及介质，包括构建稠密点云模型的图表示；根据电力机器人位姿信息和环境特征，为每个路径决策点构建决策条件树；遍历决策条件树的每个条件分支，利用图论算法在稠密点云模型的图表示中求解从电力机器人起点到各个巡检目标的最短路径，生成潜在预选路径集合；基于潜在预选路径集合构建路径依赖网络，确定路径间的条件依赖关系，并利用基于环境感知的动态路径优化算法进行迭代优化，获取最优巡检路径。本发明提出的方法不仅提高了路径规划的效率和适应性，而且增强了机器人在面对环境变化时的决策能力，确保电力机器人能够高效准确地完成巡检任务。
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公开(公告)号：CN118379535A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410349253.3
申请日：2024-03-26
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明涉及电力机器人技术领域，尤其涉及一种电力机器人目标动态捕捉识别方法、系统、设备及介质，包括通过改进AlexNet图像分类模型对采集的当前输电线路巡检图像数据进行动态目标捕捉，输出目标感知信息；基于目标感知信息生成最优模糊集合；根据最优模糊集合分析输入变量与输出变量之间的关系，建立不同动态目标类别的模糊规则，并根据输入变量的最优模糊集合，利用模糊规则进行模糊逻辑推理，计算输出变量模糊值；对输出变量模糊值进行去模糊化处理，得到电力机器人控制指令。本发明通过结合改进AlexNet图像分类模型、模糊逻辑控制与机器学习方法，能够更准确地捕捉和识别动态目标，提高复杂电力环境识别效率和准确性。
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公开(公告)号：CN113591485B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202110671379.9
申请日：2021-06-17
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 , 浙江华云信息科技有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F40/289 , G06F40/242 , G06V10/42 , G06V10/75 , G06V10/762 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于数据科学的智能化数据质量稽核系统及方法，方法包括：数据采集：进行检测对象元数据采集以及日志数据采集解析；数据特征提取：识别并剔除无效表和无效字段，同时通过修订算法根据数据内容对字段类型进行自动修订，根据字段类型提取特征；异常检测：预设数据异常检测方法库，与数据特征进行匹配以选取对应的异常检测方法并检测；任务调度编排：设置编排服务器和节点服务器，编排服务器根据任务请求将上述任务拆分为若干子步后分发给不同节点服务器处理。本发明提降低了数据资产管理和数据质量治理的门槛，实现数据质量稽核的通用性、规模化、自动化以及智能化，整体提升数据质量稽核的效率与工作质量。
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公开(公告)号：CN118114781A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202311523333.8
申请日：2023-11-14
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本申请公开了一种面向电力数据共享的联邦学习聚合优化方法、系统及中心服务器，根据各个本地客户端的信息，初始化全局模型参数并选取参与优化的最优本地客户端集，以对初始化后的全局模型参数进行训练得到更新的本地模型参数，中心服务器对更新的本地模型参数进行可验证聚合运算，并对聚合结果进行验证，得到更新的全局模型参数，根据更新的全局模型参数判断全局模型的收敛情况，并根据收敛结果对本地模型参数和全局模型参数进行迭代更新，直至所述全局模型达到收敛。本申请提供的方法，采用基于CKKS加密的可验证安全聚合方式，提升数据安全性，优化模型的收敛方向，提高模型学习性能；最优本地客户端集可以减少通信消耗，提高训练速度。
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公开(公告)号：CN117830568A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311710298.0
申请日：2023-12-13
Applicant: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06T19/00 , G06Q10/0631 , G06Q10/20
Abstract: 本发明公开一种电力元宇宙模型建模系统及其远程维护指导方法，该系统包括：电力模型建模模块，用于根据获取的目标电力系统的实际数据搭建虚拟模型，通过虚拟模型实时监控目标电力系统中是否出现设备损坏；人机交互模块，用于在监控到目标电力系统中出现设备损坏、需要远程维护指导时，根据虚拟模型与获取的出现损坏的设备周边的环境数据在虚拟空间内搭建实操场景，并将获取的指导人员佩戴传感设备进行指导操作的虚拟形象投射至实操场景中得到远程指导图像。本发明能够在检测到目标电力系统中存在设备损坏后，针对该损坏设备通过人机交互模块以远程指导图像的方式及时对远程维修人员进行远程实操指导，从而优化远程指导方式的针对性和准确性。
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