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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
申请人： 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/36 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N5/02 , G06N5/04
摘要： 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：CN116302869A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211556228.X
申请日：2022-12-06
申请人： 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
发明人： 丰佳 , 张立志 , 杨华飞 , 牧军 , 杨文清 , 宋文 , 秦培兆 , 李虎 , 席文超 , 李强 , 洪岩 , 申波 , 李伟 , 李磊 , 毛林晖 , 吴禹 , 刘辉 , 王丽君 , 张正银
IPC分类号： G06F11/34 , G06N3/0442
摘要： 本发明公开了一种基于非冗余特征选择的数据中心服务器能耗预测方法，包括以下步骤：(1)选择出服务器能耗原始特征集中的强相关特征；(2)利用冗余特征判定算法从强相关特征中挑选出非冗余的特征集合；(3)利用门控循环单元神经网络完成非冗余特征与能耗间关联关系挖掘，并构建服务器能耗的预测分析模型。本发明利用基于深度学习的数据中心能耗管理系统，使数据中心运维人员能够直观准确地掌握影响服务器能耗的关键因子，更好地分析、预测服务器运行时的负载变化和能耗趋势；本发明基于中心服务器资源调度系统，根据服务器能耗变化趋势进行任务分配和资源调度，降低数据中心能耗。
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公开(公告)号：CN116090552A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211674465.6
申请日：2022-12-26
申请人： 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC分类号： G06N3/0985 , G06N5/04 , G06N3/0464 , G06N3/063
摘要： 本发明公开了一种人工智能加速卡产品的训练和推理性能的测试方法，包括以下步骤：(1)准备测试环境，提供统一的基准硬件检测平台，保证平台配置相同,确保测试搭载的基线一致；(2)协调待测人工智能产品的资源，完成人工智能加速卡硬件准备、驱动软件准备、模型适配工作等，完成测试准备所需安装包和测试环境部署；(3)按照测试方案开展测试，分别为基础性能测试、推理单机单卡测试和训练单机四卡测试；(4)根据测试结果，进行评分，推理和训练分开评分，具体评分方法可根据实际情况制定。可根据测试数据形成更直观、更具对比性的评测结果。
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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
申请人： 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC分类号： G06N5/02 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0455
摘要： 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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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
申请人： 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
摘要： 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：CN115271363A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210761292.5
申请日：2022-06-30
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC分类号： G06Q10/06
摘要： 本发明公开了一种基于评价因子的企业技术能力归类方法、系统和存储介质，包括以下步骤：获取与知识实体相关的评价因子的要素；所述知识实体为想参与某一项目的产业企业；计算各要素的值，并基于各要素的值，确定各评价因子的因子状态值；基于各评价因子的因子状态值，计算得到企业技术能力值；将多个知识实体的企业技术能力值进行排序，筛选出前i个知识实体进行参与。
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公开(公告)号：CN116186102A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211056202.9
申请日：2022-08-30
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC分类号： G06F16/2458 , G06F16/35 , G06F16/36
摘要： 本发明公开了一种技术知识的关联性检索方法，所述方法包括以下步骤：(1)对所有相关技术知识的数据关联性进行了细致化分类；(2)通过Apriori算法对不同技术知识主体间的多维度信息进行关联。本发明利用基于自然语言处理的企业知识图谱系统，基于可视化分析技术，使公司能够迅速地发现事件中的关键人物、关键信息、重要观点，更好地分析网络舆情中事件的发生与发展过程；本发明利用基于深度学习的企业内部经营管理技术检测系统，能高效识别出公司内部经营管理制度、流程、规范、实施中存在的技术缺陷，及落实不当、管理不到位等管理风险。
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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
申请人： 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC分类号： G06F16/36 , G06N3/0895
摘要： 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
申请人： 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
摘要： 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：CN117349341A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311224136.6
申请日：2023-09-21
申请人： 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC分类号： G06F16/2458 , G06N3/126 , G06F16/2455
摘要： 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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