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公开(公告)号：CN113704201A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111027875.7
申请日：2021-09-02
申请人： 国家电网有限公司信息通信分公司 , 南京航空航天大学 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供一种日志异常检测方法、装置及服务器，应用于计算机技术领域，该方法获取的日志文件中包括N条按时序生成的日志，且前N‑1条日志作为参考日志，第N条日志作为目标日志，分别提取各日志实际的日志模板和日志参数值，根据各参考日志实际的日志模板对目标日志的日志模板进行预测，得到模板预测结果，根据各参考日志实际的日志参数值对目标日志的日志参数值进行预测，得到参数预测结果，如果模板预测结果与目标日志实际的日志模板不满足第一判定条件，或参数预测结果与目标日志实际的日志参数值不满足第二判定条件，则判定目标日志异常，本方法通过日志模板和日志参数两方面对日志进行异常检测，检测更加全面。
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公开(公告)号：CN118194171A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410155790.4
申请日：2024-02-04
申请人： 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司大数据中心 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F18/2431 , G06F18/25 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供了基于元学习的多模态电力样本分类方法，涉及新一代信息技术领域，包括：获取待分类的多模态数据；基于预先训练好的电力样本分类学习器对所述待分类的多模态数据进行分类；其中，所述电力样本分类学习器是遍历拟合任务类别标签对多组多模态数据进行关联分析得到关联电力节点和关联模态数据，基于所述关联电力节点和关联模态数据对电力样本分类学习器进行训练，结合元学习器更新电力样本分类学习器的参数得到。解决现有技术中由于大模型的训练收敛速度较慢，训练数据的需求量较多，导致存在电力样本分类模型训练效率较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN117609278A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311774783.4
申请日：2023-12-21
申请人： 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司大数据中心 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/242 , G06F16/23 , G06F16/215 , G06F18/22 , G06N3/0499 , G06N3/09 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及数据识别技术领域，公开了基于深度度量学习的多模态电力数据管理方法与系统，本发明提供的方法包括：获取多模态电力数据库；获取预定电力数据模态属性集；基于预设电力数据模态属性对多模态电力数据库进行特征识别，获得多个数据模态特征；基于多个数据模态特征进行深度度量学习，获得多个深度模态特征；基于预设电力数据模态属性，根据多个深度模态特征进行深度学习，构建电力数据多模态搜索模型；根据电力数据多模态搜索模型对多模态电力数据库进行数据管理。通过本发明提供的方法实现多模态数据的统一管理，提高电力数据的多模态搜索能力和多模态相似匹配准确性，提高电力数据的多模态搜索能力，以及多模态相似匹配准确性。
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公开(公告)号：CN115185736A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202211098648.8
申请日：2022-09-09
申请人： 南京航空航天大学 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的微服务调用链异常检测方法及装置，包括基于BiLSTM的属性依赖图构建、自注意力映射图构建、基于对偶图卷积互注意力神经网络的信息融合和基于多层感知机的异常检测。本发明通过为微服务间调用响应时间和执行路径构建属性依赖图和自注意力映射图，实现微服务调用链响应时间和执行路径的有效处理和统一建模，再通过多层对偶图卷积神经网络的传递和基于互注意力机制的信息融合，生成调用链数据的有效特征嵌入表示，同时该模型可有效处理调用链执行路径缺失而导致性能降低的问题，提升了微服务调用链异常检测的精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114666283A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210222539.6
申请日：2022-03-07
申请人： 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 南京航空航天大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H04L47/52 , H04L67/1008 , H04L67/1097
摘要： 本发明公开了一种应用感知的多租户Coflow调度方法和系统，包括采集Coflow流量信息；根据Coflow流量信息构建NHPP排队模型，模拟Coflow流量信息，建立租户到达模型；求解租户长期隔离进度，使Coflow达到租户长期隔离进度，实现租户隔离与应用感知；对Coflow调度问题进行建模，通过拉格朗日对偶优化，求解性能最优进度，以实现最小化Coflow完成时间和最大化实际分配带宽；得到租户进度的取值范围，实现应用感知的多租户Coflow调度。本发明结合分布式并行计算框架中Coflow特点，通过数学建模加入应用感知机制，保证租户带宽隔离；通过对偶优化，增大租户的实际带宽，提高网络链路利用率。
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公开(公告)号：CN114647465A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210559572.8
申请日：2022-05-23
申请人： 南京航空航天大学 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种多通道注意力图神经网络聚类的单体程序拆分方法及系统，包括单体程序多属性图构建、多通道图神经网络特征嵌入表示学习、基于注意力的多通道特征嵌入融合、基于谱聚类的微服务拆分。通过图神经网络重构信息和聚类信息构建新的损失函数，实现了图注意力神经网络与聚类的联合学习框架，实现了提取微服务在功能性和模块性方面性能的提升。本发明结合单体程序多种属性信息，构建多通道图注意力网络，实现了更为高质量的特征嵌入表示，同时也提升了微服务提取方法的可扩展性，避免了微服务提取方法在应用中使用受限等问题。
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公开(公告)号：CN115185736B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211098648.8
申请日：2022-09-09
申请人： 南京航空航天大学 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的微服务调用链异常检测方法及装置，包括基于BiLSTM的属性依赖图构建、自注意力映射图构建、基于对偶图卷积互注意力神经网络的信息融合和基于多层感知机的异常检测。本发明通过为微服务间调用响应时间和执行路径构建属性依赖图和自注意力映射图，实现微服务调用链响应时间和执行路径的有效处理和统一建模，再通过多层对偶图卷积神经网络的传递和基于互注意力机制的信息融合，生成调用链数据的有效特征嵌入表示，同时该模型可有效处理调用链执行路径缺失而导致性能降低的问题，提升了微服务调用链异常检测的精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115081555A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210978771.2
申请日：2022-08-16
申请人： 南京航空航天大学 , 国网数字科技控股有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
发明人： 陈世伟 , 李静 , 段婷婷 , 玄佳兴 , 李伟良 , 刘月灿 , 杨庆甫 , 高颖 , 乔宇杰 , 董小菱 , 武秋阳 , 李明 , 尹晓宇 , 饶涵宇 , 毛冬 , 张辰 , 曹弯弯 , 张敏
摘要： 本发明公开了基于生成对抗和双向循环神经网络的异常检测方法及装置，应用于计算机技术领域，包括对收集到的时间序列数据进行预处理，构建数据集；模型生成器模块完成初始输入数据的重构，得到生成器重构数据，并计算生成器重构误差；模型鉴别器模块完成生成器重构数据的重构，得到鉴别器重构数据，并计算鉴别器重构误差；利用生成器重构误差和鉴别器重构误差计算异常分数，并基于异常分数计算各滑动窗口对应的阈值；将滑动窗口异常分数与对应的阈值来进行异常判别。本发明能有效建模时序数据的时间依赖性，并从特征维度上放大异常，能有效提升时序数据异常检测的性能。
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公开(公告)号：CN114647465B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210559572.8
申请日：2022-05-23
申请人： 南京航空航天大学 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种多通道注意力图神经网络聚类的单体程序拆分方法及系统，包括单体程序多属性图构建、多通道图神经网络特征嵌入表示学习、基于注意力的多通道特征嵌入融合、基于谱聚类的微服务拆分。通过图神经网络重构信息和聚类信息构建新的损失函数，实现了图注意力神经网络与聚类的联合学习框架，实现了提取微服务在功能性和模块性方面性能的提升。本发明结合单体程序多种属性信息，构建多通道图注意力网络，实现了更为高质量的特征嵌入表示，同时也提升了微服务提取方法的可扩展性，避免了微服务提取方法在应用中使用受限等问题。
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公开(公告)号：CN118920467A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411008502.9
申请日：2024-07-26
申请人： 国网经济技术研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国家电网有限公司华北分部 , 国网山东省电力公司烟台供电公司 , 北京网联直流工程技术有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/36 , G06F30/18 , G06F30/20 , G06F113/04
摘要： 本发明公开柔性直流输电直流侧故障对交流侧影响分析方法及系统，方法包括：根据柔性直流输电网，构建直流汇集送出系统模型，等效转化后得到直流汇集送出系统等效模型；将预先创建的直流侧故障事件输入直流汇集送出系统等效模型，得到对应的故障等效电路；根据交流侧和直流侧之间谐波的次数关系，对故障等效电路等效转换后得到各个交流侧序分量网络；分别获取每一直流侧故障类型在交流侧序分量网络中的交互影响数据；在柔性直流输电网实际运行中，基于检测到的交互影响数据，确定柔性直流输电网对应的故障结果。本发明能够明确直流侧故障在交流侧的特征变化和故障发展阶段，精准分析直流侧故障对交流侧的影响，实现直流侧故障后对交流侧的有效控制。
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