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公开(公告)号：CN118035925B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410431506.1
申请日：2024-04-11
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 四川中电启明星信息技术有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/10 , G06F18/241
Abstract: 本发明涉及电力数据处理技术领域，具体公开了一种基于电力大模型的数据处理系统，包括数据采集单元、预处理单元、数据分析单元、深度处理单元和界面显示单元；本发明的数据处理系统为电力系统提供了一个全面、自动化和智能化的数据分析工具，有助于提高电力系统的可靠性、稳定性和效率，同时也为相关人员提供了强大的决策支持工具，同时，通过对电力系统运行数据的有效管理和分析，可以减少因故障导致的停机时间，降低维护成本，从而提高整个电力系统的效率和经济性，本发明引入的深度处理单元和异常分析方法，不仅能够标记单个异常参数，还能够结合前后标准周期内的实时运行数据进行综合分析，进一步提高了故障检测的准确性。
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公开(公告)号：CN118396276A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410415391.7
申请日：2024-04-08
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 四川中电启明星信息技术有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种推理优化电力大模型的方法及系统，方法包括：步骤S1，建立开关站数量预测模型；步骤S2，建立异常图像记录模型；步骤S3，获取训练好的异常图像记录模型，将待测开关站需要记录的图像输入进训练好的异常图像记录模型中输出识别结果；步骤S4，根据输出识别结果对开关站数量预测模型进行推理优化。系统包括电力大模型建立单元、异常图像记录模型建立单元、训练单元和推理优化单元。本申请还公开了一种电子设备及计算机可读存储介质，本发明用于提高电网预测的准确性和精度。
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公开(公告)号：CN118035925A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410431506.1
申请日：2024-04-11
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 四川中电启明星信息技术有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/10 , G06F18/241
Abstract: 本发明涉及电力数据处理技术领域，具体公开了一种基于电力大模型的数据处理系统，包括数据采集单元、预处理单元、数据分析单元、深度处理单元和界面显示单元；本发明的数据处理系统为电力系统提供了一个全面、自动化和智能化的数据分析工具，有助于提高电力系统的可靠性、稳定性和效率，同时也为相关人员提供了强大的决策支持工具，同时，通过对电力系统运行数据的有效管理和分析，可以减少因故障导致的停机时间，降低维护成本，从而提高整个电力系统的效率和经济性，本发明引入的深度处理单元和异常分析方法，不仅能够标记单个异常参数，还能够结合前后标准周期内的实时运行数据进行综合分析，进一步提高了故障检测的准确性。
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公开(公告)号：CN117333893A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311231362.7
申请日：2023-09-22
Applicant: 四川中电启明星信息技术有限公司
IPC: G06V30/42 , G06V30/19 , G06V30/16 , G06F40/289 , G06F40/232
Abstract: 本发明公开了基于OCR的自定义模板图像识别方法、系统及存储介质，对图像进行OCR识别，最终实现将识别文本转换为结构化数据，然后，基于自然语言处理技术对结构化数据信息进行错误矫正；通过自然语言技术对于所识别文字进行分词处理，从字粒度以及词粒度两方面检测错误所形成的疑似错误结果并进行错误纠正，遍历所有错误信息位置并使用形近词典替换错误位置的词，然后通过语言模型再次进行计算，得到最优纠正词进行替换。本发明通过对结构化数据的分词识别实现确定结构化数据的正确性、完整性，并对于识别错误的情况进行更正，从而实现对于结构化数据的校验，具有较好的实用性。
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公开(公告)号：CN113688821B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202111044336.4
申请日：2021-09-07
Applicant: 四川中电启明星信息技术有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的OCR文字识别方法，通过数据集构建、搭建共享卷积神经网络、搭建候选文本框提取网络、候选文本框仿射变换、文本检测、文本识别等操作；实现多角度文本识别，且识别精度和速度更高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117454243A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311391138.4
申请日：2023-10-25
Applicant: 四川中电启明星信息技术有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多任务学习的多意图识别方法、系统及存储介质，搭建分层多意图识别模型，定义意图树；所述分层多意图识别模型包括词向量处理网络层、共享参数网络层、分级意图网络层和顺序条件随机场。所述分级意图网络层的每一层的意图网络负责一个级别的意图处理，并输出至同一个前馈神经网络嵌入层，进行不同级别的意图特征相似度判断；顺序条件随机场的每一层条件随机场层都负责一个级别的实体建模。本发明实现了多层意图与多层实体联合识别任务，并根据需要将意图各层与实体各层相对应，拓展了意图识别与实体提取的深度，具有较好的实用性。
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公开(公告)号：CN115035108A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210953695.X
申请日：2022-08-10
Applicant: 四川中电启明星信息技术有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于深度学习的绝缘子缺陷检测方法，首先，利用绝缘子缺陷检测模型对输入图像进行绝缘子检测并输出检测到的绝缘子位置边框；其次，利用绝缘子区域剪切模块根据绝缘子位置边框和输入图像得到绝缘子区域图像；然后，将绝缘子区域图像输入到绝缘子缺陷分类模型中到相应的绝缘子缺陷类别标签；最后，综合绝缘子区域图像缺陷类别标签和相应的绝缘子位置边框得到绝缘子缺陷检测结果。本发明可以同时检测出多种不同种类的绝缘子缺陷，且对不同种类的绝缘子缺陷检测效果能够在一定范围内满足实际需求，这不仅有助于电力行业更好地完成巡线检修任务，也可助益于电力行业的智能化发展。
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公开(公告)号：CN118484526B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410949498.X
申请日：2024-07-16
Applicant: 四川中电启明星信息技术有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06N5/022 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了基于向量知识库的大模型问答对话方法、系统及存储介质，基于向量知识库进行检索得到包含k个文档片段向量的检索结果；然后根据用户的提问对检索结果进行双重验证，以筛选得到优选的检索结果。根据用户的提问以及优先的检索结果中的文本块，匹配得到业务领域。调用该业务领域的问答大模型，将用户的提问以及步骤S2中输出的检索结果输入该业务领域的问答大模型，生成回答并发送给用户。本发明提高了输出的检索结果的精度，减少了无关搜索片段和错误排序对大型模型回答的干扰。而且在生成回答之前，基于匹配的业务领域，调用专业的问答大模型针对特定领域的问题进行解答，显著提升了回答的准确性和专业性，具有较好的实用性。
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公开(公告)号：CN119961402A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510030059.3
申请日：2025-01-08
Applicant: 四川中电启明星信息技术有限公司
IPC: G06F16/3329 , G06F16/38 , G06F40/194 , G06F40/279 , G06F40/30
Abstract: 本发明为一种基于后分块自适应重检索的知识检索增强方法与系统，获取知识文档和查询语句；利用后分块策略得到词向量分组，基于语义得到文本块；将查询语句输入嵌入模型得到查询向量；匹配查询向量对应的词向量所在分组，以此分组所在文本块作为召回文档；拼接提示词与召回文档输入预定大模型，输出回答结果；计算回答中分词置信度，若最大分词置信度低于置信度阈值，标记该分词为关键词并进行关键词掩码处理；利用改进Colbert相似度算法加权计算总相似度；在召回文档中进行相似度检索，根据重检索结果生成回答结果；直至回答结果的置信度均高于预设的置信度阈值，获得最终的回答结果；本发明优化检索方法，提升生成回答的完整性与正确率。
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公开(公告)号：CN118779423A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410870674.0
申请日：2024-07-01
Applicant: 四川中电启明星信息技术有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F16/33 , G06F16/338 , G06F40/35 , G06Q30/015 , G06Q50/06 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于检索增强生成模型的电力客服对话方法及系统，首先，进行电力客户对话文本预处理，通过数据清洗消除文本噪声，在此基础上进行文本分块，以便提供最优的文本提取策略。其次，进行电力客户对话意图识别，采用自然语言处理识别电力客户对话的真实含义。最后，进行电力客户对话内容生成，针对识别的客户的对话意图在知识库中进行检索，并对检索结果进行排序，获取典型的答复内容；其次，进行检索优化，基于注意力机制对检索到的答复内容进行融合，得到电力客户对话文本，并计算答复问题的准确概率；输出准确概率最大的电力客户对话文本。本发明通过上述阶段处理的协同促进，降低了背景噪声的同时深入理解了用户意图，提高了回答的准确率，具有较好的实用性。
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