发明公开
- 专利标题： 基于图对比学习的电力物联数据质量分析方法及系统
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申请号： CN202410238789.8申请日： 2024-03-04
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公开(公告)号： CN117829683A公开(公告)日： 2024-04-05
- 发明人: 孙岗 , 赵鹏 , 严莉 , 曲延盛 , 常英贤 , 呼海林 , 王高洲 , 杨坤 , 牛德玲 , 邵志敏 , 樊静雨 , 胡恒瑞 , 管荑 , 梁天 , 王中龙 , 朱尤祥 , 肖沈阳 , 周洁 , 孟祥鹿
- 申请人： 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国网山东省电力公司
- 申请人地址： 山东省济南市市中区经三路17号;
- 专利权人： 国网山东省电力公司信息通信公司,国网山东省电力公司
- 当前专利权人： 国网山东省电力公司信息通信公司,国网山东省电力公司
- 当前专利权人地址： 山东省济南市市中区经三路17号;
- 代理机构： 济南圣达知识产权代理有限公司
- 代理商 闫圣娟
- 主分类号： G06Q10/0639
- IPC分类号： G06Q10/0639 ; G06Q50/06 ; G06N3/042 ; G06N3/0464 ; G06N3/08
摘要：
本发明涉及基于图对比学习的电力物联数据质量分析方法及系统，利用电力数据质量评价指标体系建立特征依赖关系图，在此基础上依次利用特征传递优化和两种自适应随机图数据增强方法对特征依赖关系图进行处理，并通过图卷积神经网络提取数据特征，来训练基于图对比学习的电力数据质量分析模型，可以实现数据质量的综合分析，帮助海量电力物联数据可用性和有效性得到提升。
