基于条款库的是非判别系统
    43.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115048498A

    公开(公告)日:2022-09-13

    申请号:CN202210639271.6

    申请日:2022-06-07

    Abstract: 本发明公开了基于条款库的是非判别系统,属于电学知识问答技术领域,包括词库模块、条款库、标准问答模块、组合问答模块、关联模块、判别模块和服务器;所述词库模块用于建立主题词库;通过条款库储存对应的标准条款;标准问答模块基于条款库中的标准条款建立对应的标准问答库;所述组合问答模块用于基于主题词库建立组合问答库,建立语句模型,通过建立的语句模型对主题词库中主题词进行组合,输出组合问答,输出组合问答的主题词集,进行主题词集的数值转化,获得主题词集数值;设置对应组合问答的语境值,将语境值和对应的主题词集数值进行整合,获得匹配矢量,将匹配矢量映射到向量空间中,将根据当前的组合问答进行汇总建立组合问答库。

    一种内置式无线自取能的特高频局放检测的方法

    公开(公告)号:CN114167240A

    公开(公告)日:2022-03-11

    申请号:CN202111484066.9

    申请日:2021-12-07

    Abstract: 本发明公开了一种内置式无线自取能的特高频局放检测的方法,涉及GIS带电检测技术领域,解决了现有技术在检测GIS设备特高频局部放电时,工作量大,无法保证对局部放电进行长期不间断检测的技术问题;本发明设置了取能模块,取能模块内置充电电池和超级电容,通过内置式特高频传感器集成的电容分压的方式,对超级电容和充电电池进行充电,再通过取能模块对检测单元中的单模块进行供电,保障了检测单元的长期不间断工作;本发明将局放检测单元和5G技术相结合,通过5G技术高带宽、高容量、高可靠性、低延时、低功耗的优势完成数据交互,并通过可视化平台对局放检测结果进行展示,解决了当前有线铺设工作量大的难题。

    一种特高压设备局部放电检测数据的判别方法

    公开(公告)号:CN109856517A

    公开(公告)日:2019-06-07

    申请号:CN201910247454.1

    申请日:2019-03-29

    Abstract: 本发明公开了一种特高压设备局部放电检测数据的判别方法,包括:将连续的超声波频率信号经采样降至人耳可听到的连续声波频率信号;连续截取一个设定时间长度的帧声波频率信号;提取帧声波频率信号的梅尔频率倒谱系数作为待识别故障放电特征;将提取的待识别故障放电特征送入CNN卷积神经网络,经CNN卷积神经网络分析进入CNN卷积神经网络输出分类层的故障分类器;CNN卷积神经网络根据事先对已知故障放电特征学习形成的故障分类器,识别待识别故障放电特征并输出待识别故障放电类型。本发明直接用卷积神经网络CNN对故障类型进行模式学习和识别,提高了识别的准确率,减少或者避免了人工干预。

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