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公开(公告)号：CN118010020A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311787079.2
申请日：2023-12-22
Applicant: 北京邮电大学 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司
Inventor： 王莉 , 费爱国 , 于然 , 王凯亮 , 徐连明 , 谢雅琪 , 侯鲁洋 , 任建伟 , 宋伟 , 赵阳 , 刘敏 , 张东辉 , 那琼澜 , 刘昀 , 张翼 , 申昉 , 纪雨彤 , 齐灿
IPC: G01C21/20 , G06Q10/047 , G06Q50/26 , G06F18/23213 , G06N5/01
Abstract: 本发明提供一种多目标多无人机路径规划方法、装置和设备。该方法包括：确定初始迭代轮次各无人机对应的初始救灾点访问有序集；分别确定各无人机访问结束后的初始剩余能量，以及所有无人机的初始访问效益值和；基于禁忌搜索算法获得各无人机对应的救灾点访问有序集；确定所有无人机的访问效益值和；确定各无人机对应的当前最优救灾点访问有序集；基于贪心算法确定当前迭代轮次各无人机对应的初始救灾点访问有序集；对当前迭代轮次各无人机对应的初始救灾点访问有序集基于所述禁忌搜索算法和所述贪心算法进行迭代优化，直至迭代次数达到预设次数，获得各无人机对应的最优救灾点访问有序集。本发明考虑了时间、目标变化，进而实现效益值最大化。
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公开(公告)号：CN119539009A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411432844.3
申请日：2024-10-14
Applicant: 北京邮电大学 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06N3/082 , G06N3/092 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种传算资源动态适配的协同推演模型剪枝分割方法及装置，涉及人工智能技术领域，方法包括：获取边端节点之间的传输速率、边端节点算力比、预设最低识别精度，并加载预训练的识别模型；将传输速率、边端节点算力比和预设最低识别精度输入至预训练的强化学习模型，对识别模型进行剪枝分割决策，获得强化学习模型输出的剪枝分割决策结果。通过上述方式，在强化学习模型的剪枝分割决策中综合考虑边端节点之间的传输速率、边端节点算力比和识别模型的最低精度，使得最终生成的剪枝分割决策结果可动态适配边端两侧的传输资源、计算资源以及精度需求，优化剪枝分割策略，进而降低剪枝分割后的识别模型的推演时延。
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公开(公告)号：CN119004246A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410879467.1
申请日：2024-07-02
Applicant: 北京邮电大学 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司
Inventor： 王莉 , 徐连明 , 王凯亮 , 张东辉 , 吴鑫 , 刘虓 , 于然 , 王宣元 , 魏思涵 , 任建伟 , 李信 , 金燊 , 鲁杰 , 门宝霞 , 周国亮 , 于蒙 , 张姣姣
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F9/50
Abstract: 本发明提供一种基于自适应联邦学习的设备选择方法和装置，其中，方法包括：以当前轮次联邦训练选取的边端设备节点的数量最大化为目标，建模多臂老虎机MAB问题，基于当前轮次联邦训练的预设资源利用率阈值、预设时间阈值和预设设备数量阈值确定约束条件；确定每一边端设备节点的性能参数预测值、下载速率、上传速率、当前本地数据量和本地模型测试精度，提取得到每一边端设备节点的性能特征向量，性能参数预测值包括训练时间预测值和资源利用率预测值；基于每一边端设备节点的性能特征向量，在约束条件下，对MAB问题进行求解，确定当前轮次联邦训练的最优设备选取方案。本发明提高了联邦训练的效率和成功率，降低了算力和通信资源开销。
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公开(公告)号：CN118486323A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410641343.X
申请日：2024-05-22
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学
IPC: G10L21/0316 , G10L21/0224 , G10L21/0232 , G10L19/16 , G10L25/03 , G10L25/18 , G10L25/30
Abstract: 本发明提供一种音频降噪方法、装置、设备及存储介质，音频降噪方法包括获取观察音频信号；将所述观察音频信号输入双域特征融合音频降噪模型，得到融合特征；对所述融合特征进行解码，得到去噪后音频；其中，所述双域特征融合音频降噪模型基于双域特征融合损失函数、音频降噪损失函数以及差异特征增强损失函数进行联合训练得到，本发明综合频域特征与时域编码特征，充分挖掘音频特征信息，提高音频降噪方法的准确度与泛化能力。
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公开(公告)号：CN118018683A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311790265.1
申请日：2023-12-22
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学
Inventor： 于然 , 王凯亮 , 王莉 , 费爱国 , 邢宁哲 , 万莹 , 庞思睿 , 张东辉 , 徐连明 , 李靓 , 鲁杰 , 李信 , 张姣姣 , 赵子兰 , 吴鑫 , 佟昆睿 , 张阳洋
Abstract: 本发明涉及视频感知技术领域，提供一种多源视频感知调度方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取各视频感知设备在任一目标时隙内采集的视频数据中的前序视频信息，并从中提取待检测目标的特征信息，根据提取的特征信息确定在目标时隙内对各视频感知设备的调度配置策略并下发给各视频感知设备进行视频回传控制；其中，调度配置策略用于调度各视频感知设备中的目标感知设备在目标时隙内进行视频回传，以及用于指示目标感知设备在目标时隙内进行视频回传时所采用的帧率和分辨率。通过联合考虑视频内容特征、感知范围、可用传输与计算资源，对视频进行回传调度及配置策略的优化，实现感知范围、感知精度和时延开销的有效均衡，提升了感知性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119482912A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202410660609.5
申请日：2024-05-27
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供了一种无线通信时延及攻击下电力系统控制方法和装置，其中方法包括：根据双区域联网电力系统模型，建立双区域联网电力系统降阶闭环传递函数，得到双区域联网电力系统受到无线网络攻击后的区域控制误差；根据降阶闭环传递函数，建立FIMC‑PID控制器；根据稳定性判据，得到FIMC‑PID控制器的参数解析范围；基于参数解析范围，通过变异粒子群遗传算法优化所述控制器的参数，直至区域控制误差收敛，得到控制器的参数最优值；利用配置有参数最优值的控制器控制双区域联网电力系统。通过本说明书实施例能够低难度低成本的解决双区域联网电力系统受到无线通讯时延、无线网络攻击时系统不稳定的问题。
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公开(公告)号：CN119322521A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411430592.0
申请日：2024-10-14
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本申请公开了一种无人机飞行路径规划方法及装置，涉及电力野外救援技术领域。本申请的主要技术方案为：首先获取各个预置救灾点上存在的当前人数数据和各个预置救灾点之间分布路网状态对应的路网拓扑结构数据，然后利用预先训练的预置人员迁移预测模型对如上数据信息进行处理，输出在任意指定时刻上预测各个预置救灾点存在的目标人数数据，最后本申请根据各个预置救灾点上在任意指定时刻上存在的目标人员数据和各个预置救灾点的地理位置数据，对多个预置救灾点进行聚类处理，实现了为每个不同无人机对应分配了一个救灾点集合，从而在该救灾集合中规划一个无人机的飞行路径。
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公开(公告)号：CN119277399A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411430607.3
申请日：2024-10-14
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请公开了一种无人机部署方法及装置，涉及电力野外应急规划技术领域。本申请的主要技术方案为：在待部署区域，本申请首先确定各个用户的位置坐标，再确定无人机的初始部署信息，然后再构建四个约束条件，以从信噪比、预置发射功率、约束无人机服务用户上限、约束无人机与用户之间建立通信链路的关系(这四个方面)，也相当于是在应用无人机组网的四个需求方面建立约束，最后基于各个用户的位置坐标、四个约束条件，调整无人机的初始部署信息，以移动部署各个无人机到达目标位置。本申请应用于综合用户位置坐标和多个约束条件，实现在特定区域中移动部署无人机，利用对无人机的有效部署组网，以满足大规模应急通信需求。
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公开(公告)号：CN116070804B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310357321.6
申请日：2023-04-06
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本文提供了基于知识图谱和数据驱动的电力系统负荷预测方法及装置，包括：获取当前周期的不确定性因素以及电力负荷历史数据；将不确定性因素导入至电力负荷波动知识图谱中，得到不确定性因素与电力负荷变化率之间的相关度；将相关度导入至趋向率表达模型，得到下一周期的电力负荷趋向率；根据电力负荷趋向率选取电力负荷预测网络群中，与该电力负荷趋向率匹配的电力负荷预测网络；将电力负荷历史数据导入至选取出来的电力负荷预测网络，得到下一周期的电力系统负荷的预测数据，可以实现使用当前的电力负荷数据确定未来的电力负荷的预测数据，且考虑到了不确定性因素对于电力负荷变化的影响。
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公开(公告)号：CN116070804A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310357321.6
申请日：2023-04-06
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本文提供了基于知识图谱和数据驱动的电力系统负荷预测方法及装置，包括：获取当前周期的不确定性因素以及电力负荷历史数据；将不确定性因素导入至电力负荷波动知识图谱中，得到不确定性因素与电力负荷变化率之间的相关度；将相关度导入至趋向率表达模型，得到下一周期的电力负荷趋向率；根据电力负荷趋向率选取电力负荷预测网络群中，与该电力负荷趋向率匹配的电力负荷预测网络；将电力负荷历史数据导入至选取出来的电力负荷预测网络，得到下一周期的电力系统负荷的预测数据，可以实现使用当前的电力负荷数据确定未来的电力负荷的预测数据，且考虑到了不确定性因素对于电力负荷变化的影响。
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