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公开(公告)号:CN117271803B
公开(公告)日:2024-01-30
申请号:CN202311543548.6
申请日:2023-11-20
申请人: 北京大学 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网甘肃省电力公司白银供电公司
摘要: 本公开提供了一种知识图谱补全模型的训练方法、装置、设备及存储介质,包括:获取每个三元组数据的头实体及尾实体,得到第一实体集合;将每个头实体和尾实体作为第一初始尾实体,获取各类模态对应的第一模态特征向量;将第一初始尾实体包括的至少一类模态中的任一分别作为目标类模态,根据其对应的第一模态特征向量与预设的第一输入数据输入至初始知识图谱补全模型,进而确定目标类模态对应的初始损失函数;对每类模态对应的初始损失函数进行加和处理,得到损失函数,确定其收敛至损失阈值得到知识图谱补全模型。本公开通过对不同模态进行单独训练得到对应的初始损失函数,减小了不同模态间的相互干扰,提高了知识图谱补全的准确率。
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公开(公告)号:CN117271803A
公开(公告)日:2023-12-22
申请号:CN202311543548.6
申请日:2023-11-20
申请人: 北京大学 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网甘肃省电力公司白银供电公司
摘要: 本公开提供了一种知识图谱补全模型的训练方法、装置、设备及存储介质,包括:获取每个三元组数据的头实体及尾实体,得到第一实体集合;将每个头实体和尾实体作为第一初始尾实体,获取各类模态对应的第一模态特征向量;将第一初始尾实体包括的至少一类模态中的任一分别作为目标类模态,根据其对应的第一模态特征向量与预设的第一输入数据输入至初始知识图谱补全模型,进而确定目标类模态对应的初始损失函数;对每类模态对应的初始损失函数进行加和处理,得到损失函数,确定其收敛至损失阈值得到知识图谱补全模型。本公开通过对不同模态进行单独训练得到对应的初始损失函数,减小了不同模态间的相互干扰,提高了知识图谱补全的准确率。
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公开(公告)号:CN117408507A
公开(公告)日:2024-01-16
申请号:CN202311211697.2
申请日:2023-09-19
申请人: 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网甘肃省电力公司白银供电公司
IPC分类号: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/09
摘要: 本发明涉及一种基于多模态知识图谱的作业安全风险识别方法,包括以下步骤:获取多种模态的电力现场作业数据并进行预处理;构建多模态知识图谱的Schema;对不同模态的电力现场作业数据分别进行知识抽取,得到电力现场作业数据的标签;对不同模态的电力现场作业数据的标签进行融合;通过融合后的标签和Schema进行知识存储,得到多模态电力现场作业风险认知图谱;对多模态电力现场作业风险认知图谱进行推理;通过多模态电力现场作业风险认知图谱进行辅助决策。本发明通过构建多模态电力现场作业风险认知图谱,解决电力现场作业多源数据离散化、异构化难以高效利用问题,提升作业风险研判的全面性、时效性与准确性,为现场作业安全管控决策提供支撑。
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公开(公告)号:CN118228192A
公开(公告)日:2024-06-21
申请号:CN202410358343.9
申请日:2024-03-27
申请人: 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网甘肃省电力公司白银供电公司
IPC分类号: G06F18/25 , G06F18/2415 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N5/025
摘要: 本发明涉及一种基于迁移学习的电力多模态实体关系抽取方法,包括如下步骤:收集和预处理电力文本与图像数据;构建跨模态关系特征提取模型,得到电力领域多模态数据的高级特征rt和开放领域多模态语料的高级特征rs;构建基于迁移学习的电力多模态实体关系抽取模型:将高级特征rs与电力领域对应的高级特征rt适应,使高级特征rt与高级特征rs间的差异值最小,将差异值小于预设阈值的高级特征rt与高级特征rs作为结果输入下一层;分类关系输出层输出关系识别结果。本发明有益效果:利用其他领域丰富的语料抽取电力多模态数据中的实体关系,以缓解电力领域内标注语料资源较少问题。
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公开(公告)号:CN117033657A
公开(公告)日:2023-11-10
申请号:CN202310973364.7
申请日:2023-08-03
申请人: 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网甘肃省电力公司白银供电公司
摘要: 本发明涉及一种信息检索方法及装置,方法包括:获取各模态数据,得到多模态数据集;对多模态数据集中的数据根据数据类型进行特征提取,将得到的特征向量融合,构建循环神经网络模型,通过特征向量对循环神经网络模型进行训练;通过循环神经网络模型对多模态数据进行多模态语义解析;将不同模态数据的语义表示映射到知识图谱的实体和关系上,实现跨模态的语义关联,对跨模态数据进行语义推理和关联;对实体和关系使用图数据库或知识图谱存储引擎进行图谱构建和查询。本发明方法能够将不同模态的数据进行综合,形成一体化的知识表示,使得知识图谱能够提供更全面、准确的知识服务,支持更精确的查询和应用服务。
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公开(公告)号:CN117035078A
公开(公告)日:2023-11-10
申请号:CN202310979635.X
申请日:2023-08-03
申请人: 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网甘肃省电力公司白银供电公司
摘要: 本发明涉及一种多模态知识图谱统一表示学习框架,包括以下结构:知识图谱数据处理模块,对输入的知识图谱数据集进行预处理;知识图谱数据采样模块,根据知识图谱数据集中的数据生成训练模型所需的正样本和负样本;基础知识表示模型支持库,通过基础知识表示模型支持库和知识图谱数据集构建和评估知识表示模型;基础知识表示模型支持库包括基础模型库、损失函数库和模型评估函数库;知识表示模型训练支持工具,知识表示模型训练支持工具用于辅助构建、训练和评估知识表示模型。本发明支持知识表示学习的便捷开展的多种采样器,大大简化了多模态知识表示学习的研究和开发过程。
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公开(公告)号:CN117035100A
公开(公告)日:2023-11-10
申请号:CN202311159826.8
申请日:2023-09-08
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明涉及故障推理技术领域,公开了一种基于电网故障知识图谱的推理方法、装置、设备及介质,该方法包括:对基于电网故障的知识图谱进行特征提取,获取图谱特征信息;基于问题向量和图谱特征信息,获取目标头实体和候选集,候选集包括若干候选尾实体;根据图谱特征信息获取候选尾实体和目标头实体之间的最短路径;结合最短路径和问题向量获得路径特征向量;根据问题向量和路径特征向量获取候选尾实体的评分。本发明综合考虑问题向量和路径特征向量,能够更全面的利用各种特征信息,更精准的预测实体并回答问题。
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公开(公告)号:CN109765462A
公开(公告)日:2019-05-17
申请号:CN201910165020.7
申请日:2019-03-05
申请人: 国家电网有限公司 , 国网河北省电力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
IPC分类号: G01R31/08
摘要: 本发明适用于图像识别技术领域,提供了一种输电线路的故障检测方法、装置和终端设备。该方法包括:获取包括故障信息的输电线路巡检图像集,并对所述输电线路巡检图像集进行故障信息标注得到故障数据集;建立快速区域卷积神经网络Faster-RCNN模型,并根据所述Faster-RCNN模型对所述故障数据集进行特征提取得到训练后的Faster-RCNN模型;将采集的输电线路巡检图像输入到所述训练后的Faster-RCNN模型检测输电线路故障。本发明能够提高无人机巡检实时性,减少故障误判和漏判问题,提升故障诊断的准确性,在提升巡检诊断效率的同时节省了大量人力物力。
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公开(公告)号:CN117743582A
公开(公告)日:2024-03-22
申请号:CN202311849293.6
申请日:2023-12-29
申请人: 国网信息通信产业集团有限公司 , 西安交通大学
摘要: 本发明公开了一种基于文本聚类的配电网运检数据筛选方法,该方法通过应用自然语言处理和机器学习中的文本聚类算法,采用改进的TF‑IDF方法生成语义特征向量,基于层次聚类思想构建聚类特征树,实现配电网运检文本数据的聚类分组,从而对大量配电网运检数据进行快速有效的筛选,为配电网运行状态监测提供支持。
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公开(公告)号:CN111650204B
公开(公告)日:2023-05-12
申请号:CN202010393940.7
申请日:2020-05-11
申请人: 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G01N21/88
摘要: 本发明公开了基于级联目标检测的输电线路金具缺陷检测方法及系统,包括:使用训练好的第一目标检测模型,对输电线路图像进行连接区域检测,将检测到的连接区域切割出来;将面积大小满足预设条件的n个连接区域作为待识别图像;使用训练好的第二目标检测模型,对待识别图像进行细小金具缺陷检测,获取到待识别图像上细小金具缺陷的坐标;根据待识别图像的坐标与原图坐标的映射关系,将细小金具缺陷在原图进行显示,本发明对于输电线路细小金具的小目标的识别检测,采用了级联目标检测算法深度卷积神经网络,先对输电线路图像中连接区域进行识别,再对连接区域识别细小金具的缺陷情况,显著提升细小金具缺陷检测精度。
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