公开(公告)号：CN112258063B

公开(公告)日：2022-07-12

申请号：CN202011177150.1

申请日：2020-10-28

申请人： 国家电网有限公司客户服务中心 ,  北京数洋智慧科技有限公司

发明人： 宫立华 ,  田诺 ,  刘鲲鹏 ,  朱克 ,  王佳佳 ,  马永波 ,  黄诗剑

IPC分类号： G06Q10/06 ,  G06Q50/06 ,  G06Q50/16

摘要： 本发明涉及一种住房闲置分类计算方法及系统，所述方法包括：根据住房用电信息获取住房的非零日用电量数据，并将所述住房每天的非零日用电量数据作为有效日用电量；根据住房日用电量待机阈值与所述有效日用电量，确定所述住房在设定时间长度内的闲置天数；根据所述住房在设定时间长度内的闲置天数，确定所述住房的住房闲置率。采用本发明方案，能有效指导电力部门对电力设施的生产、建设。同时，根据不同的住房闲置类型，相关单位可深入分析，及时制定房地产市场相关政策。

公开(公告)号：CN109558994A

公开(公告)日：2019-04-02

申请号：CN201811556435.9

申请日：2018-12-19

申请人： 国家电网有限公司客户服务中心 ,  北京中电普华信息技术有限公司 ,  北京数洋智慧科技有限公司

发明人： 王宗伟 ,  赵郭燚 ,  金鹏 ,  卜晓阳 ,  汪莉 ,  王飞 ,  杨菁 ,  刘鲲鹏 ,  宫立华 ,  张全 ,  肖敏 ,  何薇 ,  吴佐平 ,  黄诗剑 ,  李鹏程

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q30/02 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明涉及一种基于MLR及PCA模型的售电均价分析方法，所述方法包括：采集原始数据，基于预设指标从原始数据中采集目标字段，基于目标字段各网省售电均价分析模型和各行业售电均价分析模型。与现有技术相比，该售电均价分析方法，使用了大数据技术与数据挖掘算法模型，通过海量数据，真实、及时的了解了各网省和各行业售电均价的相关特征，通过这些特征分析，能够及时、准确、高效的对售电均价进行分析。

公开(公告)号：CN112258063A

公开(公告)日：2021-01-22

申请号：CN202011177150.1

申请日：2020-10-28

申请人： 国家电网有限公司客户服务中心 ,  北京数洋智慧科技有限公司

发明人： 宫立华 ,  田诺 ,  刘鲲鹏 ,  朱克 ,  王佳佳 ,  马永波 ,  黄诗剑

IPC分类号： G06Q10/06 ,  G06Q50/06 ,  G06Q50/16

摘要： 本发明涉及一种住房闲置分类计算方法及系统，所述方法包括：根据住房用电信息获取住房的非零日用电量数据，并将所述住房每天的非零日用电量数据作为有效日用电量；根据住房日用电量待机阈值与所述有效日用电量，确定所述住房在设定时间长度内的闲置天数；根据所述住房在设定时间长度内的闲置天数，确定所述住房的住房闲置率。采用本发明方案，能有效指导电力部门对电力设施的生产、建设。同时，根据不同的住房闲置类型，相关单位可深入分析，及时制定房地产市场相关政策。

公开(公告)号：CN108804410A

公开(公告)日：2018-11-13

申请号：CN201710315331.8

申请日：2017-05-05

申请人： 北京数洋智慧科技有限公司

发明人： 朱瑾鹏 ,  朱笑萱 ,  黄诗剑

IPC分类号： G06F17/27 ,  G06F17/30

CPC分类号： G06F17/2785 ,  G06F17/2775

摘要： 本发明公开了一种基于人工智能文本语义相似度分析的语义解释方法，包括步骤：步骤1)建立语义解释模型；步骤2)构建语义语料库，按语义解释模型人工标注文本并存储，每个文本对应一条语料；步骤3)统计计算，依据建立的语料库，统计所有词语及其各个语义表示出现的语料数及语料库中的语料总数；步骤4)词语语义转换，对新文本D进行分词及过滤处理后，按需选取若干特征词语进行语义转换，建立向量空间模型V1；步骤5)建立全部文本向量空间模型，对未进行语义转换的词语建立向量空间模型V2，合并V1与V2，得到全文本向量空间模型V；步骤6)对新文本D'重复步骤3、步骤4，得到其向量空间模型V'；步骤7)利用余弦公式，计算文本D与D'相似度。

公开(公告)号：CN108052501A

公开(公告)日：2018-05-18

申请号：CN201711332925.6

申请日：2017-12-13

申请人： 北京数洋智慧科技有限公司

发明人： 朱瑾鹏 ,  黄诗剑

IPC分类号： G06F17/27

摘要： 本发明公开了一种基于人工智能的实体关系对识别方法及系统，通过人工智能的方式，从训练语料库中自动分析句子并得到目标关系对应实体，然后结合两个或多个实体的时间属性，提取出符合时间属性的实体关系对，用以具体的语义分析。本实施例的方案，能够准确识别语句中实体关系对，从而能够准确分析语句中目标关系的词语以及短语的实际关系，从而准确识别语句的实际含义，为人工智能开展语义识别奠定基础。

公开(公告)号：CN108804410B

公开(公告)日：2022-03-29

申请号：CN201710315331.8

申请日：2017-05-05

申请人： 北京数洋智慧科技有限公司

发明人： 朱瑾鹏 ,  朱笑萱 ,  黄诗剑

IPC分类号： G06F40/30 ,  G06F40/289 ,  G06F16/9032

摘要： 本发明公开了一种基于人工智能文本语义相似度分析的语义解释方法，包括步骤：步骤1)建立语义解释模型；步骤2)构建语义语料库，按语义解释模型人工标注文本并存储，每个文本对应一条语料；步骤3)统计计算，依据建立的语料库，统计所有词语及其各个语义表示出现的语料数及语料库中的语料总数；步骤4)词语语义转换，对新文本D进行分词及过滤处理后，按需选取若干特征词语进行语义转换，建立向量空间模型V1；步骤5)建立全部文本向量空间模型，对未进行语义转换的词语建立向量空间模型V2，合并V1与V2，得到全文本向量空间模型V；步骤6)对新文本D'重复步骤3、步骤4，得到其向量空间模型V'；步骤7)利用余弦公式，计算文本D与D'相似度。