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公开(公告)号:CN111582751A
公开(公告)日:2020-08-25
申请号:CN202010423104.9
申请日:2020-05-19
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开的一种时间加权的购电风险预警方法,通过引入日期区间增强算子按照日期的对购电样本进行加权,通过加权调整样本的决策内容训练回归神经网模型,进而利用该模型进行购电风险预警。本发明可以在不额外输入辅助的因素条件,不调整神经网结构的情况下,使得距离预测时间点近的样本点可以在决策过程中发挥更大的作用,通过这种方式预测模型可以应对电力市场新出显得市场与政策形势,从而提高预警的精度。
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公开(公告)号:CN111461062B
公开(公告)日:2023-12-19
申请号:CN202010326925.0
申请日:2020-04-23
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06V30/41 , G06F40/126
Abstract: 本发明提供一种票据图像文本信息的结构化抽取方法,利用顺次邻近算子可以依据文本在图像上的间隔规律来形成文本字符串,并基于不同字符串的交叠和长度情况对冗余内容进行删除,实现文本信息的结构化抽取。能够自动的基于票据上文本字符邻近、排列规律情况的结构化规律,并基于结构输出文本内容,防止票据上不同文本的排列结构对票据文本内容抽取造成的干扰,提高票据图像文本信息抽取质量。
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公开(公告)号:CN111582751B
公开(公告)日:2022-06-14
申请号:CN202010423104.9
申请日:2020-05-19
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开的一种时间加权的购电风险预警方法,通过引入日期区间增强算子按照日期的对购电样本进行加权,通过加权调整样本的决策内容训练回归神经网模型,进而利用该模型进行购电风险预警。本发明可以在不额外输入辅助的因素条件,不调整神经网结构的情况下,使得距离预测时间点近的样本点可以在决策过程中发挥更大的作用,通过这种方式预测模型可以应对电力市场新出显得市场与政策形势,从而提高预警的精度。
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公开(公告)号:CN111582222B
公开(公告)日:2023-12-22
申请号:CN202010422916.1
申请日:2020-05-19
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06V30/418 , G06V30/146
Abstract: 本发明提供一种基于标题位置参照模板的票据图像位置精确修正方法,对于特定的票据将基于标题位置参照模板作为参照物,自动化地逐步调整票据方向和位置,实现了一种据图像位置精确修正方法。利用本发明的方法,使用者仅需要在票据图像中点击票据标题的第一个字和最后一个字,本发明方法就可以自动化的对票据位置、方向、大小进行更加精确的修正,为识别票据关键内容打下坚实基础。
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公开(公告)号:CN111582222A
公开(公告)日:2020-08-25
申请号:CN202010422916.1
申请日:2020-05-19
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明提供一种基于标题位置参照模板的票据图像位置精确修正方法,对于特定的票据将基于标题位置参照模板作为参照物,自动化地逐步调整票据方向和位置,实现了一种据图像位置精确修正方法。利用本发明的方法,使用者仅需要在票据图像中点击票据标题的第一个字和最后一个字,本发明方法就可以自动化的对票据位置、方向、大小进行更加精确的修正,为识别票据关键内容打下坚实基础。
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公开(公告)号:CN111461062A
公开(公告)日:2020-07-28
申请号:CN202010326925.0
申请日:2020-04-23
Applicant: 国网吉林省电力有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06K9/00 , G06F40/126
Abstract: 本发明提供一种票据图像文本信息的结构化抽取方法,利用顺次邻近算子可以依据文本在图像上的间隔规律来形成文本字符串,并基于不同字符串的交叠和长度情况对冗余内容进行删除,实现文本信息的结构化抽取。能够自动的基于票据上文本字符邻近、排列规律情况的结构化规律,并基于结构输出文本内容,防止票据上不同文本的排列结构对票据文本内容抽取造成的干扰,提高票据图像文本信息抽取质量。
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