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公开(公告)号：CN115544135A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211163648.1
申请日：2022-09-23
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
IPC: G06F16/25 , G06F16/9035 , G06F40/186
Abstract: 本发明公开了一种客服数据智能分析方法及装置，该方法包括：根据预先确定出的客服业务，从数据分析平台相关联的客服数据源系统中采集客服业务对应的的初始客服数据；将初始客服数据输入数据分析平台对应的数据分析模型进行分析，得到客服业务对应的客服指标数据，客服指标数据用于输出至数据分析平台的前端，以使前端展示客服指标数据。可见，实施本发明能够将客服数据源系统中的初始客服数据直接导入数据分析平台的数据分析模型进行分析得到客服指标数据，提高了客服数据的采集和分析的效率和准确性，减少了客服业务班组的日常工作量，此外，通过为客服数据采集和分析提供数字化支撑，有利于实现客服业务的闭环管控和实时管控。
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公开(公告)号：CN113538063A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110860566.1
申请日：2021-07-28
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
Abstract: 本发明公开了一种基于决策树的电费异常数据分析方法、装置、设备及介质，方法包括：根据电力客户数据获取原始数据，采用插值法和填充法处理所述原始数据，获取实验数据；遍历所述实验数据确定的分割特征构建多个子集，获取多个所述子集对应的子结点，构造决策树模型；计算多个所述子集的信息增益比，获取对应所述子结点的判断特征；将待分析的第一电力客户数据输入到所述决策树模型；若所述第一电力客户数据不满足所述判断特征，则确定所述第一电力客户数据为异常用户数据，否则，确定所述第一电力客户数据为正常用户数据。本发明结合电力数据和决策树模型进行用户数据分析，降低识别异常数据的难度。
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公开(公告)号：CN113435664A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110801303.3
申请日：2021-07-15
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司客户服务中心
Abstract: 本发明公开了一种电费异常数据分析方法、装置、终端设备及介质，该方法包括对历史电费数据及待测电费数据进行预处理，得到第一数据和第二数据；将第一数据按预设比例划分为训练样本和测试样本；利用训练样本对深度森林模型进行训练，将测试样本输入至训练后的深度森林模型，根据输出结果计算深度森林模型的评估指标的数值；判断数值是否达到预设阈值，若是，则将当前深度森林模型作为目标模型；若否，则返回执行利用训练样本对深度森林模型进行训练操作，直至数值达到预设阈值时将对应的深度森林模型作为目标模型；将第二数据输入至目标模型，生成电费异常数据分类结果。本发明基于深度森林模型分析电费数据，提高了分析效率和结果的准确率。
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公开(公告)号：CN119538177A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411496831.2
申请日：2024-10-25
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
Inventor： 沈伍强 , 龙震岳 , 裴求根 , 周纯 , 崔磊 , 钱正浩 , 李如雄 , 唐亮亮 , 沈桂泉 , 何明东 , 梁哲恒 , 王业超 , 周泽元 , 姚潮生 , 张金波 , 吴漾 , 卢妤 , 胡啟镝 , 张小陆 , 朱昌会 , 伍江瑶 , 许明杰 , 金戈
IPC: G06F18/25 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06F18/22 , G06F16/242 , G06Q50/06 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种电网日志数据的快速识别和标注方法及装置，方法包括：通过多种方式采集终端日志数据，对日志数据进行预处理；通过多特征融合机制压缩数据规模并强化数据的相关性；通过安全规则库对提取的融合特征进行匹配、查找；基于预定义的标注规则对匹配和查找后的数据进行标注，针对标注规则未覆盖的数据，通过深度预测模型进行数据自动化标注，并利用面向电力数据的鲁棒学习处理方法改进预测模型的训练效果和泛化能力。本发明能有效解决数字电网中多源异构数据采集中存在的数据快速识别问题和自动化标注过程中深度预测模型的鲁棒学习处理问题。
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公开(公告)号：CN118714130A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202411099930.7
申请日：2024-08-12
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
IPC: H04L67/06 , H04L67/1097
Abstract: 本申请涉及文件存储技术领域，提供一种基于物联网的文件保存方法、系统、终端设备及存储介质。该方法包括：获取目标终端的当前位置信息，目标终端中存在待存储的目标文件；根据当前位置信息，获取在以目标终端为中心的第一预设范围内建设基站的基站建设批复信息；根据基站建设批复信息和当前位置信息，确定第一预设范围内的每个基站与目标终端之间的距离；根据与目标终端的距离符合预设距离条件的目标基站的基站通讯类型，唤醒目标终端中的目标通讯模块；通过目标通讯模块将目标文件传输至云服务器，完成目标文件的保存。通过本申请方案，使得在野外开展工作时，能够更好地保存文件。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118488484B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410923916.8
申请日：2024-07-11
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
Abstract: 本申请提供了一种基于物联网的电力数据传输方法及系统。该方法应用于基于物联网的电力数据传输系统，该系统设有通信信道，固定时隙与监听频段，该方法包括：传感器节点采集电力数据，并在固定时隙向基站节点上传电力数据；5G接入网节点在监听频段进行干扰监听，以获得电力数据的数据流量与配置信息；5G核心网节点从5G接入网节点接收电力数据的数据流量与配置信息，并从基站节点接收电力数据；5G核心网节点根据电力数据的配置信息匹配电力数据，统计并存储电力数据与电力数据相对应的数据流量。通过这种方式，使得5G核心网节点可以获取到传感器节点具体的数据信息与流量数据。
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公开(公告)号：CN118400283A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410505587.5
申请日：2024-04-25
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
IPC: H04L43/045 , H04L43/08 , H04L9/40 , G06F11/36 , G06F21/57
Abstract: 本发明公开了一种可分析软件供应链的健康度的方法，所述可分析软件供应链的健康度的方法具体步骤如下：步骤一：威胁情报收集与分析；步骤二：供应链节点评估；步骤三：关联分析；步骤四：行为分析；步骤五：整体视图呈现；步骤六：持续监测与反馈，本发明一种可分析软件供应链的健康度的方法，综合考虑了软件供应链中的各个环节和参与者，从威胁情报收集、供应链节点评估、关联分析到行为分析等多个方面，能够全面评估软件供应链的健康度，采用数据驱动的分析方法，基于客观的数据和事实进行评估，避免了主观因素的影响，提高了评估结果的客观性和准确性。
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公开(公告)号：CN118214590A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410292508.7
申请日：2024-03-14
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
Inventor： 沈伍强 , 王业超 , 陈兆鹏 , 崔磊 , 钱正浩 , 周纯 , 李如雄 , 骆书剑 , 龙震岳 , 唐亮亮 , 梁哲恒 , 张金波 , 张小陆 , 沈桂泉 , 姚潮生 , 伍江瑶
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种可分类识别各类网络行为通报预警方法，S101：知识图谱构建；S102：威胁检测与行为分析；S103：信息收集；S104：通过主动防御手段触发；S105：实时响应与调整，本发明一种可分类识别各类网络行为通报预警方法，本发明一种可分类识别各类网络行为通报预警方法，以知识图谱为基础的网络安全防御系统带来了多方面的好处，结合知识图谱，系统能够综合分析网络拓扑、已知威胁指标和攻击者行为，实现全方位、多层次的防御，通过实时监测和自动化响应，系统可以在检测到潜在入侵行为时立即采取行动，提高对威胁的应对速度，利用知识图谱关联信息，系统能够更准确地收集与入侵者有关的特征信息。
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公开(公告)号：CN118174940A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410344014.9
申请日：2024-03-25
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
Inventor： 沈伍强 , 王业超 , 崔磊 , 钱正浩 , 周纯 , 龙震岳 , 李如雄 , 裴求根 , 唐亮亮 , 梁哲恒 , 沈桂泉 , 姚潮生 , 张金波 , 张小陆 , 伍江瑶 , 许明杰 , 杨春松
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于多视图特征融合的恶意加密流量检测方法及系统，所述方法包括：获取并预处理待检测网络流量数据，从V个不同视图提取序列特征xv，利用神经网络fv将每个视角的特征转换为统一维度的特征向量yv；计算不同yv之间的互相关矩阵Cv，通过压缩网络φ将Cv从嵌入空间#imgabs0#投影到#imgabs1#获得交叉视图信息，并分别与yv拼接形成单视图综合表示#imgabs2#将#imgabs3#组装成多通道的三维矩阵X，输入到多层感知器网络中，形成综合特征表示Y；将Y输入到全连接层和Softmax函数中实现恶意加密流量的检测。本发明提供的方法利用深度神经网络技术从多视图角度综合分析网络特征，自动进行高效准确的恶意流量行为检测。
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公开(公告)号：CN117496306A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202310830537.X
申请日：2023-07-06
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司信息中心
IPC: G06V10/776 , G06T3/04 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种机器学习目标检测系统的多级别鲁棒性评测方法及系统，其方法为：1)针对目标检测系统的多级别临界转换鲁棒性及相应的临界转换鲁棒性得分的定义；2)临界转换鲁棒性的具体测试流程；3)临界转换鲁棒性得分的计算方法与测试结果的统计。不同级别的临界转换鲁棒性可以测试和度量不同严格级别要求下的目标检测系统鲁棒性。本发明使用图像转换技术模拟目标检测系统在不同现实环境下所接受的输入图像，在对原始测试集样本进行数据增强的情况下，结合多级临界转换鲁棒性指标评测系统应对不同现实环境条件变化的鲁棒性；最后基于临界转换鲁棒性的指导，可以对现有目标检测系统进行修复与增强。
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