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公开(公告)号：CN118212356A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410314492.5
申请日：2024-03-19
申请人： 国网上海市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06T17/00 , G06T15/08 , G06N3/0475 , G06N3/094
摘要： 本发明涉及一种面向电力设备的可视三维模型构建方法和装置，包括采集多个视角下的电力设备的原始样本图像，并对所述原始样本图像经过神经辐射网络和体渲染处理后得到无阴影样本图像；构建对抗生成网络，所述对抗生成网络包括第一生成器、第一判别器以及第二判别器；通过所述无阴影样本图像和所述原始样本图像对所述对抗生成网络进行训练，直至所述对抗生成网络满足预设条件，将叠加了所述对抗生成网络的神经辐射场网络作为可视三维网络模型。本发明通过向神经辐射场训练过程引入对抗学习的思想，赋予了神经辐射场网络去除阴影的能力，提升了神经辐射场建模的实用性。本发明的效果在于可以有效克服阴影对电力设备图像样本的影响，简化建模所需设备、减小建模难度、提升建模效率，并优化模型质量。本发明还涉及一种设备和存储介质。
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公开(公告)号：CN109299867A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201811059724.8
申请日：2018-09-12
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网上海市电力公司
CPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及一种配电网可靠性评估参数筛选方法及系统，获取配电网评估区域中典型网架下可靠性评估参数的数据；根据可靠性评估参数的数据，确定可靠性评估参数灵敏度矩阵；根据所述灵敏度模型，对所述可靠性评估参数进行筛选；所述灵敏度模型根据灵敏度矩阵确定。本发明可有效利用评估参数及已有原始数据，减少用于数据处理的评估参数数量，降低配电网可靠性评估指标的冗余，改善配电网可靠性评估结果的精度，提升配电网可靠性评估工作的效率。
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公开(公告)号：CN109299867B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN201811059724.8
申请日：2018-09-12
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网上海市电力公司
摘要： 本发明涉及一种配电网可靠性评估参数筛选方法及系统，获取配电网评估区域中典型网架下可靠性评估参数的数据；根据可靠性评估参数的数据，确定可靠性评估参数灵敏度矩阵；根据所述灵敏度模型，对所述可靠性评估参数进行筛选；所述灵敏度模型根据灵敏度矩阵确定。本发明可有效利用评估参数及已有原始数据，减少用于数据处理的评估参数数量，降低配电网可靠性评估指标的冗余，改善配电网可靠性评估结果的精度，提升配电网可靠性评估工作的效率。
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公开(公告)号：CN112307171A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011199806.X
申请日：2020-10-30
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司客户服务中心 , 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/33 , G06F16/31 , G06F40/211 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F16/36 , G06K9/62 , G06Q50/06
摘要： 本发明一种基于电力知识库的制度标准检索方法及系统和可读存储介质，易于领域迁移，提高检测效率和覆盖率。所述方法包括：步骤1，提取输入的电力制度标准句子的关键词；步骤2，根据关键词在电力制度标准知识库中检索，获取与关键词语义对应的实体词和语义相似的关联实体词，共同形成检索关键词库；步骤3，将检索关键词库中的词语两两组合分别形成检索词组，集合得到查询词组集合；步骤4，以检索词组中的词作为联合查询关键词，在电力制度标准知识库中检索相关的制度标准ID，并计算出置信度最高的制度标准ID作为检索结果；步骤5，根据置信度最高的制度标准ID，检索存储详细制度标准内容的关系型数据库，得到制度标准文本数据并输出。
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公开(公告)号：CN112307171B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202011199806.X
申请日：2020-10-30
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司客户服务中心 , 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/33 , G06F16/31 , G06F40/211 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F16/36 , G06K9/62 , G06Q50/06
摘要： 本发明一种基于电力知识库的制度标准检索方法及系统和可读存储介质，易于领域迁移，提高检测效率和覆盖率。所述方法包括：步骤1，提取输入的电力制度标准句子的关键词；步骤2，根据关键词在电力制度标准知识库中检索，获取与关键词语义对应的实体词和语义相似的关联实体词，共同形成检索关键词库；步骤3，将检索关键词库中的词语两两组合分别形成检索词组，集合得到查询词组集合；步骤4，以检索词组中的词作为联合查询关键词，在电力制度标准知识库中检索相关的制度标准ID，并计算出置信度最高的制度标准ID作为检索结果；步骤5，根据置信度最高的制度标准ID，检索存储详细制度标准内容的关系型数据库，得到制度标准文本数据并输出。
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公开(公告)号：CN111651569A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010332207.4
申请日：2020-04-24
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司客户服务中心 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/2458 , G06F40/211 , G06F40/284 , G06F40/242 , G06Q50/06 , G06N3/04
摘要： 本发明提供了一种电力领域的知识库问答方法，包括：对获取电力领域的问句进行词性标注和句法分析，得到所述电力领域问句的问句表示；基于预先构建的关键短语识别模型对所述电力领域问句的问句表示进行识别，得到所述电力领域问句的关键实体和关键属性短语；基于所述关键实体和关键属性短语在电力领域知识库进行检索，得到所述问句答案；所述关键短语识别模型包括：对开放域问句进行训练得到与开放域问句对应的关键实体和关键属性短语，本发明避免了现有技术中电力领域模型训练对术语的高度依赖，仅利用容易获得的开放域的资源即可实现电力领域的知识库问答。
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公开(公告)号：CN111694934B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202010330720.X
申请日：2020-04-24
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 清华大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司客户服务中心 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/205 , G06F40/126
摘要： 本发明提供了一种端到端的对话方法，包括：获取当前用户语言、上轮系统回复语言和上轮对话状态表示；对所述当前用户语言和上轮系统回复语言进行分词处理；基于每个分词和所述上轮对话状态表示，得到至少指示一个对话领域的当前对话状态表示；基于每个对话领域的对话状态表示，从历史信息中查询符合要求的实体，得到当前用户语言对应的回复信息表示；基于所述当前用户语言、所述当前对话状态表示和所述回复信息表示，得到涵盖所述用户语言相关的所有领域的系统回复语言，本发明方法采用了指示对话领域的对话状态表示，可以很好地处理多领域对话任务，避免了因使用领域分类模型对领域检测而造成的新噪声引入，提升了系统性能。
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公开(公告)号：CN111651569B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202010332207.4
申请日：2020-04-24
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司客户服务中心 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/2458 , G06F40/211 , G06F40/284 , G06F40/242 , G06Q50/06 , G06N3/04
摘要： 本发明提供了一种电力领域的知识库问答方法，包括：对获取电力领域的问句进行词性标注和句法分析，得到所述电力领域问句的问句表示；基于预先构建的关键短语识别模型对所述电力领域问句的问句表示进行识别，得到所述电力领域问句的关键实体和关键属性短语；基于所述关键实体和关键属性短语在电力领域知识库进行检索，得到所述问句答案；所述关键短语识别模型包括：对开放域问句进行训练得到与开放域问句对应的关键实体和关键属性短语，本发明避免了现有技术中电力领域模型训练对术语的高度依赖，仅利用容易获得的开放域的资源即可实现电力领域的知识库问答。
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公开(公告)号：CN111694934A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010330720.X
申请日：2020-04-24
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 清华大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司客户服务中心 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/205 , G06F40/126
摘要： 本发明提供了一种端到端的对话方法，包括：获取当前用户语言、上轮系统回复语言和上轮对话状态表示；对所述当前用户语言和上轮系统回复语言进行分词处理；基于每个分词和所述上轮对话状态表示，得到至少指示一个对话领域的当前对话状态表示；基于每个对话领域的对话状态表示，从历史信息中查询符合要求的实体，得到当前用户语言对应的回复信息表示；基于所述当前用户语言、所述当前对话状态表示和所述回复信息表示，得到涵盖所述用户语言相关的所有领域的系统回复语言，本发明方法采用了指示对话领域的对话状态表示，可以很好地处理多领域对话任务，避免了因使用领域分类模型对领域检测而造成的新噪声引入，提升了系统性能。
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公开(公告)号：CN112464645A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011543169.3
申请日：2020-12-21
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 清华大学 , 国家电网有限公司客户服务中心 , 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F40/211 , G06F40/30 , G06K9/62
摘要： 本发明提供一种半监督学习方法、系统、设备和存储介质及语义解析方法，设计合理，应用简单，在输出数据是离散变量的情况下，能够避免梯度传递的问题。所述方法包括，采用配对的输入数据集进行最大化条件似然的序列到序列学习，实现有监督学习；采用未配对的输入数据集基于联合随机近似进行学习，实现无监督学习；设定有监督学习目标和无监督学习目标的权重分配；按照权重分配将有监督学习目标和无监督学习目标联合为联合优化目标；根据联合优化目标，同时进行有监督学习和无监督学习。本发明将联合随机近似拓展到序列到序列半监督学习中，利用配对的数据集和未配对的输入数据集同时进行学习，提高了学习的效率和效果。
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