-
公开(公告)号：CN111651577B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202010485925.5
申请日：2020-06-01
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/532 , G06F16/632 , G06F16/732 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了一种跨媒体数据关联分析模型训练、数据关联分析方法及系统。在判别模型层的无监督哈希学习中将潜在的多模态数据流形元组考虑在内，充分挖掘了跨模态数据间的关联性，在生成模型中去拟合这种流形分布，生成拟合后的流形元组供判别器判断。同时，利用判别模型层、生成模型层组成的对抗网络，结合强化学习层对解决对抗网络面对的离散数据梯度传播问题；通过对抗网络提高了判别器判断多模态数据元组与用户查询请求相关性的能力，显著提高了预测与用户查询请求的关联数据的能力，对于在线用户查询请求的检索系统可以显著提高其检索速度。
-
公开(公告)号：CN111708745A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010562482.5
申请日：2020-06-18
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司
IPC: G06F16/176 , G06F21/62 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种跨媒体数据共享表示方法及用户行为分析方法、系统，该跨媒体数据共享表示方法包括：获取跨媒体数据，跨媒体数据包括图像和文本两种类型的媒体数据；使用多模式深度置信网络对跨媒体数据中每种媒体类型进行媒体间独立表征学习，得到每种媒体类型对应的媒体间独立表示；使用堆叠式自动编码器对跨媒体数据进行媒体内独立表征学习，得到每种媒体类型对应的媒体内独立表示；将每种媒体类型对应的媒体间独立表示和媒体内独立表示进行分层组合，得到跨媒体数据的共享表示。通过保留媒体间数据的关联信息，并学习跨媒体相关性来获得共享表示，可以捕获复杂的跨媒体相关性，使得该共享表示方法能够适用于复杂跨媒体数据的场景。
-
公开(公告)号：CN111708745B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202010562482.5
申请日：2020-06-18
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司
IPC: G06F16/176 , G06F21/62 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/044 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种跨媒体数据共享表示方法及用户行为分析方法、系统，该跨媒体数据共享表示方法包括：获取跨媒体数据，跨媒体数据包括图像和文本两种类型的媒体数据；使用多模式深度置信网络对跨媒体数据中每种媒体类型进行媒体间独立表征学习，得到每种媒体类型对应的媒体间独立表示；使用堆叠式自动编码器对跨媒体数据进行媒体内独立表征学习，得到每种媒体类型对应的媒体内独立表示；将每种媒体类型对应的媒体间独立表示和媒体内独立表示进行分层组合，得到跨媒体数据的共享表示。通过保留媒体间数据的关联信息，并学习跨媒体相关性来获得共享表示，可以捕获复杂的跨媒体相关性，使得该共享表示方法能够适用于复杂跨媒体数据的场景。
-
公开(公告)号：CN111651577A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010485925.5
申请日：2020-06-01
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/532 , G06F16/632 , G06F16/732 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种跨媒体数据关联分析模型训练、数据关联分析方法及系统。在判别模型层的无监督哈希学习中将潜在的多模态数据流形元组考虑在内，充分挖掘了跨模态数据间的关联性，在生成模型中去拟合这种流形分布，生成拟合后的流形元组供判别器判断。同时，利用判别模型层、生成模型层组成的对抗网络，结合强化学习层对解决对抗网络面对的离散数据梯度传播问题；通过对抗网络提高了判别器判断多模态数据元组与用户查询请求相关性的能力，显著提高了预测与用户查询请求的关联数据的能力，对于在线用户查询请求的检索系统可以显著提高其检索速度。
-
公开(公告)号：CN112131096A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010384421.4
申请日：2020-05-07
Applicant: 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 北京中电飞华通信有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种ICT系统故障分析及辅助研判测试案例自动生成方法及装置，属于软件测试技术领域。本发明的方法包括构建数据库中的数据集合，包括用户对话要素集合、ICT系统功能要素集合、ICT系统故障问题要素集合以及干扰因素集合；设置初始案例；设置干扰因素；使用所设置的干扰因素对ICT系统故障问题要素集合进行修改，得到干扰后的ICT系统故障问题要素集合，并根据该干扰后的ICT系统故障问题要素集合生成干扰后的用户对话要素中的参数，即测试案例。本发明能够基于应用场景自动生成测试案例集，提高测试效率，解决测试案例不足、案例积累慢，影响应用开发和测试的难题；通过加入干扰因素，提高测试的全面性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112131096B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202010384421.4
申请日：2020-05-07
Applicant: 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 北京中电飞华通信有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种ICT系统故障分析及辅助研判测试案例自动生成方法及装置，属于软件测试技术领域。本发明的方法包括构建数据库中的数据集合，包括用户对话要素集合、ICT系统功能要素集合、ICT系统故障问题要素集合以及干扰因素集合；设置初始案例；设置干扰因素；使用所设置的干扰因素对ICT系统故障问题要素集合进行修改，得到干扰后的ICT系统故障问题要素集合，并根据该干扰后的ICT系统故障问题要素集合生成干扰后的用户对话要素中的参数，即测试案例。本发明能够基于应用场景自动生成测试案例集，提高测试效率，解决测试案例不足、案例积累慢，影响应用开发和测试的难题；通过加入干扰因素，提高测试的全面性。
-
公开(公告)号：CN111667278A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010346371.0
申请日：2020-04-27
Applicant: 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 北京中电飞华通信有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q30/00
Abstract: 本发明公开了一种基于用户画像的ICT系统故障分析推荐方法及系统，该方法包括以下步骤：构建数据标签集合，该数据标签集合用于描述ICT系统特征；客服处理记录关联数据标签；基于客服处理记录关联数据标签的结果开展ICT系统画像；基于ICT系统画像的结果，采用智能算法，将ICT系统画像与ICT系统故障进行匹配，辅助决策；该系统包括标签构建模块、数据标签关联模块、客户画像模块、智能推荐模块；本发明提供的基于用户画像的ICT系统故障分析推荐方法和系统一是精准发现ICT系统存在的问题，二是提高系统智能化水平，实现智能化推荐，提高智能化系统的实用性。
-
公开(公告)号：CN111104483A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201911309131.7
申请日：2019-12-18
Applicant: 华北电力大学 , 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06K9/62
Abstract: 本发明属于文本分类机器学习技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的ICT系统故障分析及辅助判别方法，包括：将现有的故障信息以及处理方案进行文本分词预处理；清洗文本特征无关的分词并建立语料库；将语料库中的词语按照它所在文章的出现频率和重要性度量来建立词频矩阵，并计算文本之间的相似度；对词频矩阵进行聚类，引入calinski_harabaz分数对聚类结果进行评估，依据聚类结果建立分类明确的故障信息和解决方案的映射表；当实际故障出现时，将描述该故障的信息文本连同现有故障信息文本进行聚类，根据聚类结果中得出的故障所属类别，查找故障信息和解决方案映射表，调出相应的解决方案辅助工作人员进行故障分析处理。
-
公开(公告)号：CN111026870A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911264526.X
申请日：2019-12-11
Applicant: 华北电力大学 , 国网山东省电力公司信息通信公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了属于神经网络学习进行故障分析技术领域的一种综合文本分类和图像识别的ICT系统故障分析方法。该方法是收集客服记录的故障数据，对数据人工预处理,其包括分为文本分类和图像识别两个并行的过程，两个过程最后均要进行分类器分类；然后经过故障判别，建立故障分析模型进行故障分析，经过模型更新后返回开头的数据人工预处理；本发明实现了ICT系统资源的合理配置,缓解日益增长的ICT系统数量给客服运维带来的巨大压力和解决现阶段国网ICT客服仅依靠个人知识储备和经验,而使知识无法共享、内部资源无法高效率协同和有序运行等问题，提升ICT运维的智能化水平。
-
公开(公告)号：CN114417828A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210149183.8
申请日：2022-02-18
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC: G06F40/211 , G06F40/284 , G06F40/216 , G06F16/36 , G06F11/30
Abstract: 本发明公开了一种服务器告警日志描述文本的实体关系抽取方法及系统，包括：获取待抽取的服务器告警日志描述文本数据，进行依存句法分析得到每个句子的句式，判断每个句式是否符合预先确定的领域频繁核心表达式种子模板中的某个核心表达式，若是，则根据对应的核心表达式输出该句子的实体关系至第一实体关系集；若否，则利用包括领域频繁核心表达式种子模板的统计学算法进行实体关系抽取，输出到第二实体关系集；将第一实体关系集和第二实体关系集合并后得到最终的服务器告警日志描述文本数据的实体关系组。优点：充分利用服务器告警领域频繁核心表达式和统计学算法进行实体关系抽取，提高实体关系抽取的准确性，为后续构建知识图谱提供可靠来源。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
101
records
(took 0.53 seconds)
