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公开(公告)号：CN107145976A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710292676.6
申请日：2017-04-28
申请人： 北京科技大学
CPC分类号： Y02P90/82 , G06Q10/04 , G06Q10/06393 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供一种预测用户用电负荷的方法，能够提供预测结果的准确率。所述方法包括：获取多个用户的用电负荷历史数据，对获取的用电负荷历史数据进行分类，将每类结果中的部分历史数据作为训练集；构建用户的用电负荷影响指标；将构建的用电负荷影响指标作为特征、所述训练集作为目标集，利用决策树来构建分类器；获取待预测用户针对构建的用电负荷影响指标的指标值，将指标值输入所述分类器来预测出所述待预测用户所属的类别，针对所述待预测用户所属类别的用电负荷历史数据通过神经网络算法预测所述待预测用户的用电负荷。本发明涉及电力系统技术领域。
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公开(公告)号：CN107122451B
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201710281403.1
申请日：2017-04-26
申请人： 北京科技大学
IPC分类号： G06F16/35 , G06F16/33 , G06F40/216 , G06F40/30
摘要： 本发明提供一种法律文书案由分类器的自动构建方法，分类效率高、准确率高。所述方法包括：获取多类案由的法律文书，确定每类案由的测试语料；对每类测试语料去停用词和分词；根据分词结果，确定每类案由的基本关键词；根据分词结果，对每类测试语料进行词向量训练，扩充关键词，根据扩充的关键词和确定的基本关键词，确定每类案由的扩充关键词列表；输入待分类法律文书，对输入的所述待分类法律文书去停用词和分词、并进行词向量训练，根据所述待分类法律文书的词向量训练结果，计算所述待分类法律文书与每类扩充关键词列表的语义相似度总和，取语义相似度总和最大值对应的案由为所述待分类法律文书对应的案由。本发明涉及知识工程技术领域。
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公开(公告)号：CN107122444A
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201710270508.7
申请日：2017-04-24
申请人： 北京科技大学
IPC分类号： G06F17/30
CPC分类号： G06F16/3335 , G06F16/335 , G06F16/367
摘要： 本发明提供一种法律知识图谱自动构建方法，能够根据审判文书自动构建法律知识图谱。所述方法包括：对获取的审判文书去停用词和进行分词；分别抽取三类审判文书的主题词，对抽取的主题词进行词性标注和过滤，根据过滤结果，抽取名词或名词短语主题词作为法律知识图谱的实体概念；获取与抽取的每一名词或名词短语主题词关系相近的词，对获取的相近词进行词性标注和过滤，根据过滤结果，抽取名词或名词短语相近词作为法律知识图谱的实体概念；根据抽取的主题词实体概念和相近词实体概念以及其之间的关系形成的主题词‑主题关系‑主题词，主题词‑相近关系‑相近词三元组结构，构建法律知识图谱。本发明涉及知识工程技术领域。
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公开(公告)号：CN107133719A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710248756.1
申请日：2017-04-17
申请人： 北京科技大学
IPC分类号： G06Q10/06
CPC分类号： G06Q10/0639
摘要： 本发明提供一种供应商价值评价方法，能够使供应商价值评价结果更加客观准确。所述方法包括：构建供应商价值评价指标，构建的所述供应商价值评价指标为三级评价指标；根据构建的三级评价指标，建立层次化的供应商价值评价体系，所述供应商价值评价体系包括：一级评价指标、二级评价指标、三级评价指标，所述一级评价指标包括：供应商价值，所述二级评价指标包括：供应商资质、供应商招投标参与情况、供应商供货能力；根据构建的三级评价指标，分别确定供应商资质、供应商招投标参与情况、供应商供货能力的得分；根据确定的所述供应商资质、供应商招投标参与情况、供应商供货能力的得分，综合评价供应商价值。本发明涉及供应链管理领域。
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公开(公告)号：CN107133283A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710248747.2
申请日：2017-04-17
申请人： 北京科技大学
摘要： 本发明提供一种法律本体知识库自动构建方法，能够根据法律审判文书构建法律本体知识库。所述方法包括：利用网络法律文本数据统计法律审判文书中的专业高频词，并根据统计得到的专业高频词构建法律领域词表；根据构建的法律领域词表对法律审判文书去停用词后并进行分词；根据已分词的法律审判文书数据对法律审判文书数据进行迭代分类，提取每一次分类中每一类别的主题词语，并将每一类别的主题词语按照分类层次顺序进行划分，得到主题词语间的层次关系；根据提取的主题词语及得到的主题词语间的层次关系，构建法律本体知识库。本发明适用于知识工程技术领域。
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公开(公告)号：CN107122451A
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201710281403.1
申请日：2017-04-26
申请人： 北京科技大学
摘要： 本发明提供一种法律文书案由分类器的自动构建方法，分类效率高、准确率高。所述方法包括：获取多类案由的法律文书，确定每类案由的测试语料；对每类测试语料去停用词和分词；根据分词结果，确定每类案由的基本关键词；根据分词结果，对每类测试语料进行词向量训练，扩充关键词，根据扩充的关键词和确定的基本关键词，确定每类案由的扩充关键词列表；输入待分类法律文书，对输入的所述待分类法律文书去停用词和分词、并进行词向量训练，根据所述待分类法律文书的词向量训练结果，计算所述待分类法律文书与每类扩充关键词列表的语义相似度总和，取语义相似度总和最大值对应的案由为所述待分类法律文书对应的案由。本发明涉及知识工程技术领域。
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