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公开(公告)号：CN117217308A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311475637.1
申请日：2023-11-08
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06N5/022 , G06N5/02 , G06F18/243
Abstract: 本发明提供一种设计理性知识网络的构建方法、装置及存储介质，涉及文本挖掘技术领域，解决从多篇技术文献中提取设计理性知识的碎片化问题。包括：分别对多篇目标技术文献提取特征节点；针对每篇目标技术文献，将所述目标技术文献中提取的特征节点向预设网络结构进行映射，获取所述目标技术文献与所述预设网络结构中的知识节点的关联关系；遍历每篇所述目标技术文献的各个特征节点，根据所述技术文献与所述预设网络结构中的知识节点的分析关联性，确定多篇技术文献中相同类别的特征节点之间的关联关系，形成设计理性知识网络。可以利用预设网络结构进行映射的方式，在开放文献库的基础上，将一篇篇的技术文献形成互联的知识网络。
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公开(公告)号：CN118519399A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410580851.1
申请日：2024-05-11
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供了一种工厂产线生产虚拟调试方法、系统及存储介质，涉及智能制造技术领域，该系统包括互相通信连接的产线级孪生模型和单元级孪生模型，单元级孪生模型包括多个互相通信连接的数字孪生体，每个数字孪生体是基于工厂产线的相应设备构建的；产线级孪生模型和单元级孪生模型分别采用了基于故障编码格式和结果编码格式的动态自适应故障编码技术，这种动态自适应编码技术为数字孪生模型之间的快速通信和协同工作提供了有力支持，实现了智能制造领域下工厂产线的虚拟故障模拟；同时，这种动态自适应编码技术还充分考虑了人的阅读习惯和理解能力，编码信息既易于机器解析，又符合人的阅读习惯，提高了故障模拟的处理效率和自动化程度。
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公开(公告)号：CN117609771B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410096868.X
申请日：2024-01-24
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06F16/22 , G06F16/2457 , G06F16/2458 , G06Q50/18
Abstract: 本申请提供一种疑似侵权商标的检索方法、检索装置及电子设备，所述方法包括：获取侵权商标数据集，采用异或过滤器对所述侵权商标数据集中的每个侵权商标进行处理，得到压缩侵权商标数据集；获取待比对商标，采用所述异或过滤器对所述待比对商标进行处理，得到第一异或值及在所述压缩侵权商标数据集上的多个映射位置；将所述多个映射位置处存储的值进行异或，得到第二异或值，比较所述第一异或值和第二异或值，若第一异或值与第二异或值一致，则确定所述待比对商标为疑似侵权商标。
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公开(公告)号：CN117609393A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311558241.3
申请日：2023-11-21
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06F16/28 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开了一种元数据一致性测试方法，包括获取元数据和待测试元数据，对所述元数据进行预处理，对所述元数据进行第一特征提取和第二特征提取，获得第一特征数据和第二特征数据，根据所述第一特征数据构建第一测试模型，根据所述第二特征数据构造第二测试模型，根据所述第一特征数据和第二特征数据获取测试差异系数，若所述差异系数小于阈值，则选择第一测试模型进行一致性测试，反之选择第二测试模型进行一致性测试，输出测试结果。该方法不仅可以提高元数据一致性测试方法的精度，同时具有较好的可解释性，可以直接应用于元数据一致性测试系统中。
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公开(公告)号：CN117217308B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311475637.1
申请日：2023-11-08
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06N5/022 , G06N5/02 , G06F18/243
Abstract: 本发明提供一种设计理性知识网络的构建方法、装置及存储介质，涉及文本挖掘技术领域，解决从多篇技术文献中提取设计理性知识的碎片化问题。包括：分别对多篇目标技术文献提取特征节点；针对每篇目标技术文献，将所述目标技术文献中提取的特征节点向预设网络结构进行映射，获取所述目标技术文献与所述预设网络结构中的知识节点的关联关系；遍历每篇所述目标技术文献的各个特征节点，根据所述技术文献与所述预设网络结构中的知识节点的分析关联性，确定多篇技术文献中相同类别的特征节点之间的关联关系，形成设计理性知识网络。可以利用预设网络结构进行映射的方式，在开放文献库的基础上，将一篇篇的技术文献形成互联的知识网络。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116955211B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311219543.8
申请日：2023-09-21
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06F11/36
Abstract: 本申请提供了一种标准符合性测试方法、装置、电子设备及存储介质，涉及标准符合性测试技术领域，包括：从预设标准基准库中提取与待验证数据对应的目标验证标准；从目标验证标准对应的多个标准检查项中，确定与每个待验证元数据对应的目标标准检查项；根据每个目标标准检查项对应的关联验证标识，创建多标准基准树，关联验证标识指示标准检查项对应的关联验证标准，多标准基准树包括多个验证节点；利用多标准基准树中每个验证节点对应的验证信息完成对多个待验证元数据的标准符合性测试。本申请通过利用数据项关联的多个验证标准创建多标准基准树以完成标准符合性测试，提高测试效率并保证了测试准确性。
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公开(公告)号：CN120068465A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510526236.7
申请日：2025-04-25
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明提供了一种测控设备的数字建模方法、装置及系统，包括：获取待建模测控设备的设备信息以及应用场景；根据设备信息以及应用场景，从预设的字典数据库中查找与设备信息匹配的目标性能规格属性参数以及目标建模规则；字典数据库包括多种测控设备的性能规格属性参数和建模规则；多种测控设备包括待建模测控设备；根据目标性能规格属性参数以及上述目标建模规则，对待建模测控设备进行数字建模，得到待建模测控设备的数字模型。该技术通过从预设字典数据库中匹配性能规格属性参数和建模规则，实现了针对不同应用场景的精准数字建模，显著提高了建模效率和模型的适用性及准确性。
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公开(公告)号：CN119722180A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510220200.6
申请日：2025-02-27
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06Q30/0241 , G06F40/258 , G06F40/30 , G06F16/583
Abstract: 本发明涉及数据采集领域，尤其涉及一种设计素材采集方法，其包括：获取设计方案，提取设计方案各部分对应的主题词；依据主题词进行素材的搜索采集，将搜索采集后的素材划分为若干素材组；基于素材组的设计素材特征确定素材契合表征值，以对素材组进行标记；调用设计方案各部分对应的被标记素材组，依据各被标记素材组对应的素材契合表征值对各被标记素材组进行排序，构建排序序列；根据设计方案各部分对应的排序序列筛选被标记素材组并进行整合，确定整合后的初步素材集合的素材整体特征，分析初步素材集合的整体搭配表征参数；以适应性地选用初步素材集合，本发明能够在保证素材搜索采集效率的前提下，提高素材的适配性。
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公开(公告)号：CN119577811A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202510127818.8
申请日：2025-02-05
Applicant: 中国标准化研究院
Inventor： 温娜
Abstract: 本发明提供了一种EDA设计协作数据安全保护系统、方法及电子设备，涉及电子设计技术领域，该系统包括：用户层、应用层和云平台层；用户层通过用户界面设置参与方的数据访问策略和访问权限；应用层包括：EDA工具和数据处理模块，EDA工具用于执行EDA设计任务，并将EDA设计任务的设计数据发送至数据处理模块；数据处理模块用于对设计数据进行数据分割、数据预处理、数据加密、数据解密和数据重构，并将处理后的设计数据返回至EDA工具；云平台层用于基于安全多方计算协议执行EDA设计任务的计算任务，并将加密计算结果发送至数据处理模块。本发明确保了设计数据的安全性，同时提高了设计效率。
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公开(公告)号：CN118070202A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410479861.6
申请日：2024-04-22
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06F18/2433 , G06N3/042 , G06N5/04
Abstract: 本发明涉及人工智能数据治理技术领域，具体为一种基于人工智能的工业数据质量治理系统，一种基于人工智能的工业数据质量治理系统包括异常模式识别模块、数据链路追踪模块、依赖关系建模模块、异常源追踪模块、评估衡量模块和策略生成与执行模块。本发明中，通过综合利用图神经网络和因果推断算法，在数据链路追踪和异常源分析方面实现深层次的智能化处理，不仅提升了数据追踪的精确性，还使得异常源的识别更为细致和全面，同时动态追踪和路径分析使数据流转的可视化和理解更为直观，进而帮助快速定位潜在问题，显著提升了问题识别的速度和准确性，有助于及时采取措施，避免或减轻潜在的风险和损失。
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