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公开(公告)号：CN110674289A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910597279.9
申请日：2019-07-04
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞科技股份公司信息系统集成分公司
IPC: G06F16/35
Abstract: 本发明公开了一种基于分词权重判断文章所属分类的方法、装置和存储介质，属于自然语言处理技术领域。所述方法包括：对文本语料进行分词和去停用词处理，得到训练集语料库；将训练集中的特征项转变成词频矩阵，统计每个特征项的TF-IDF值，作为特征权重；将训练集的权重矩阵和初始标签传给分类器，训练得到分类模型；获取待分类文章的权重矩阵，使用训练好的分类模型对文章进行分类。本发明通过分词，构建基于权重的词向量空间，再使用贝叶斯分类器可以对文章类型直接进行判断，可以在短时间内判断出大量的文本类型，且具有准确、稳定的优点。
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公开(公告)号：CN110674289A8
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201910597279.9
申请日：2019-07-04
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司信息系统集成分公司
IPC: G06F16/35
Abstract: 本发明公开了一种基于分词权重判断文章所属分类的方法、装置和存储介质，属于自然语言处理技术领域。所述方法包括：对文本语料进行分词和去停用词处理，得到训练集语料库；将训练集中的特征项转变成词频矩阵，统计每个特征项的TF-IDF值，作为特征权重；将训练集的权重矩阵和初始标签传给分类器，训练得到分类模型；获取待分类文章的权重矩阵，使用训练好的分类模型对文章进行分类。本发明通过分词，构建基于权重的词向量空间，再使用贝叶斯分类器可以对文章类型直接进行判断，可以在短时间内判断出大量的文本类型，且具有准确、稳定的优点。
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公开(公告)号：CN114925190B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202210597265.9
申请日：2022-05-30
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N5/02 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种基于规则推理与GRU神经网络推理的混合推理方法，包括步骤：生成知识图谱并给定的问题查询q，利用GRU网络生成逻辑规则；基于生成的逻辑规则，构建马尔可夫逻辑网络进行知识图谱推理，对逻辑规则进行价值打分；将生成的高质量逻辑规则给到GRU网络用于优化网络参数；利用价值函数计算推理结果的得分并输出可能的结果，量化表示推理结果的可信度。本发明通过对价值函数的设计，结合规则推理和GRU神经网络推理，能够快速有效地找到知识推理的结果，并计算推理结果的可信度。
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公开(公告)号：CN119150346A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411149428.2
申请日：2024-08-21
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: G06F21/62 , G06F21/60 , G06N5/04 , G06F21/64 , G06F16/2458 , G06F16/26 , G06F21/57 , G06Q50/06 , H04L67/12 , H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种能源互联网领域的人工智能平台互联互通系统，其特征在于，包括：数据采集处理模块、数据存储管理模块、数据分析挖掘模块、模型部署推理模块、用户接口交互模块、平台互联互通模块、安全隐私保护模块与维护更新模块；数据采集处理模块用于从各种能源设备和传感器中收集数据，并对这些数据进行预处理；数据存储管理模块用于存储处理后的数据，并确保数据的安全性和完整性；数据分析挖掘模块用于利用先进的数据分析技术和算法，对从各种来源收集到的数据进行深入地分析和研究；用户接口交互模块用于提供一个直观的用户界面；本发明有效地提高了能源互联网的运行效率和稳定性。
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公开(公告)号：CN117540797A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311682780.8
申请日：2023-12-08
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: G06N5/02 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于生成扩散的知识图谱补全方法及系统，属于知识图谱技术领域，具体包括：采用知识图谱嵌入模型TransE，学习知识图谱实体和关系的嵌入向量，构建基于生成扩散的反事实样本生成模型，包括构建语义编码器与条件去噪扩散隐式模型，语义编码器将原有的嵌入向量转化为潜在语义向量并作为条件输入到条件去噪扩散隐式模型中，条件去噪扩散隐式模型通过正向和逆向扩散过程获得原有的嵌入向量的反事实样本，构建基于卷积神经网络的知识图谱补全模型，将原有的嵌入向量和反事实样本输入到训练好的知识图谱补全模型，降序排序所有样本的预测得分，选择得分排序靠前的样本进行知识图谱的补全，提高知识图谱补全的准确性和鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117076065A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310909784.9
申请日：2023-07-21
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种RPA资源调度方法、装置、设备及存储介质，方法包括如下步骤：对于新进入的任务，添加状态标识为默认值；当最高优先级的队列进入新的任务时，获取任务的状态标识，若状态标识不是默认值，则根据队列中所有任务的剩余需执行时间调整时间片，若是默认值，则不调整时间片；当最高优先级的队列按照设置的时间片执行后，将队列中所有任务的状态标识修改为非默认值；判断队列中是否还存在未完成的任务，若否，结束调度，若是，则在队列数量不超预设值时，创建一个优先级低于当前优先级的队列，并将所有未完成任务放入到创建的队列中执行，以此类推，直至全部任务完成。本发明的时间片可以动态调整，降低了任务的平均周转时间和平均等待时间。
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公开(公告)号：CN119149331A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411149440.3
申请日：2024-08-21
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 发明公开了一种异构人工智能一体机的资源状态监控系统及方法。所述系统包括资源监控模块和数据分析模块，所述资源监控模块和数据分析模块连接所述人工智能一体机，所述人工智能一体机包括芯片模块、通信模块、存储模块、输入输出模块和供电模块；所述资源监控模块，用于对所述人工智能一体机的芯片模块、通信模块和存储模块进行资源状态数据状态监控，同时用于资源状态数据的大模型生成比对；所述数据分析模块，用于对所述数据监控模块监控的资源状态数据进行整合分析，同时用于后续人工智能一体化机的资源状态优化。本发明对人工智能一体机一次计算过程进行资源状态的调整优化，提升人工智能一体机计算资源状态的稳定性并提升计算性能。
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公开(公告)号：CN117349341A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311224136.6
申请日：2023-09-21
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06N3/126 , G06F16/2455
Abstract: 本发明公开了一种基于模拟退火遗传算法的数据挖掘方法及系统，包括初始化参数；初始化种群，并计算群体中各个体的适应度；经基于免疫机制的选择操作、自适应交叉操作及自适应变异操作后生成子代，并计算子代的适应度；模拟退火交叉、变异操作，当个体通过交叉和变异操作产生新个体后，判断是否接受新个体，并对新个体进行排序，执行降温操作，判断是否满足收敛条件，如果是则输出最优解。本发明基于模拟退火算法和遗传算法，结合两种算法的特点，采用免疫机制的选择算子和基于模拟退火机制的自适应交叉、变异操作对传统遗传算法进行改进，以克服传统遗传算法的“早熟”现象，能够更好的满足数据挖掘需求，提高效率。
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公开(公告)号：CN115827883A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202210722451.0
申请日：2022-06-24
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: G06F16/36 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种自监督图对齐的多语言知识图谱补全方法和系统，所述方法包括以下步骤：1、不同语言的知识图谱融合为一个完整的图；2、自监督学习GNN编码器生成新的种子对齐；3、GNN编码器学习实体的上下文嵌入；4、解码器计算每个关系事实的三重分数；5、根据性能指标验证算法的有效性。本发明在多语言知识图谱补全领域提出一种自监督图对齐的方法，它通过融合所有知识图谱并利用GNN编码器来学习具有可学习注意力权重的实体嵌入，从而解决知识不一致问题，该权重会区分多个对齐源的影响；它具有以自我监督学习方式生成新的对齐，以解决有限的种子对齐问题。
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公开(公告)号：CN114925190A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210597265.9
申请日：2022-05-30
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于规则推理与GRU神经网络推理的混合推理方法，包括步骤：生成知识图谱并给定的问题查询q，利用GRU网络生成逻辑规则；基于生成的逻辑规则，构建马尔可夫逻辑网络进行知识图谱推理，对逻辑规则进行价值打分；将生成的高质量逻辑规则给到GRU网络用于优化网络参数；利用价值函数计算推理结果的得分并输出可能的结果，量化表示推理结果的可信度。本发明通过对价值函数的设计，结合规则推理和GRU神经网络推理，能够快速有效地找到知识推理的结果，并计算推理结果的可信度。
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