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公开(公告)号：CN114492395B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202210111600.X
申请日：2022-01-29
Applicant: 国网四川省电力公司经济技术研究院
IPC: G06F40/216 , G06F40/30 , G06F16/36 , G06N5/022 , G06N3/0455 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种面向知识图谱的联合实体消歧方法及系统，系统包括实体指称项排序模块、复合特征学习模块、候选实体决策模块；其中，实体指称项排序模块：用于对所有实体指称项进行消歧难易程度排序，确定系统消歧顺序，得到消歧任务序列；复合特征学习模块：用于对消歧任务序列中的实体指称项依次进行特征学习，包括局部特征和全局特征，形成适合消歧任务的复合特征数据集；候选实体决策模块：根据复合特征学习模块得到的复合特征数据集，用于构建和训练动态实体消歧决策网络，并通过动态实体消歧决策网络得到消歧决策策略，进行实体指称项的动态实体消歧。
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公开(公告)号：CN114117515A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111307823.5
申请日：2021-11-05
Applicant: 国网四川省电力公司经济技术研究院
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种可容灾可追溯的智能电表数据安全聚合方法，涉及智能电网数据安全保障领域，其技术方案要点是：根据区块链技术与跨链技术构建包括数据生成层与数据汇聚层的智能电表数据分层安全聚合模型；将数据生成层或数据汇聚层进行分组，求解单个分组内节点的局部聚合值，根据局部聚合值对分组内异常节点进行判断，根据异常节点的判断结果实现异常节点追溯；利用Shamir分享算法将每个节点聚合私钥分成多个分量冗余存储在分组内的各个节点，若出现故障节点，利用聚合私钥分量恢复故障节点的聚合密钥分量实现智能电表数据聚合的容灾。本发明实现了智能电表数据聚合中异常节点排除与追溯，并且兼顾了智能电表数据的安全聚合。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114492395A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210111600.X
申请日：2022-01-29
Applicant: 国网四川省电力公司经济技术研究院
IPC: G06F40/216 , G06F40/30 , G06F16/36 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种面向知识图谱的联合实体消歧方法及系统，系统包括实体指称项排序模块、复合特征学习模块、候选实体决策模块；其中，实体指称项排序模块：用于对所有实体指称项进行消歧难易程度排序，确定系统消歧顺序，得到消歧任务序列；复合特征学习模块：用于对消歧任务序列中的实体指称项依次进行特征学习，包括局部特征和全局特征，形成适合消歧任务的复合特征数据集；候选实体决策模块：根据复合特征学习模块得到的复合特征数据集，用于构建和训练动态实体消歧决策网络，并通过动态实体消歧决策网络得到消歧决策策略，进行实体指称项的动态实体消歧。
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公开(公告)号：CN114117515B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202111307823.5
申请日：2021-11-05
Applicant: 国网四川省电力公司经济技术研究院
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种可容灾可追溯的智能电表数据安全聚合方法，涉及智能电网数据安全保障领域，其技术方案要点是：根据区块链技术与跨链技术构建包括数据生成层与数据汇聚层的智能电表数据分层安全聚合模型；将数据生成层或数据汇聚层进行分组，求解单个分组内节点的局部聚合值，根据局部聚合值对分组内异常节点进行判断，根据异常节点的判断结果实现异常节点追溯；利用Shamir分享算法将每个节点聚合私钥分成多个分量冗余存储在分组内的各个节点，若出现故障节点，利用聚合私钥分量恢复故障节点的聚合密钥分量实现智能电表数据聚合的容灾。本发明实现了智能电表数据聚合中异常节点排除与追溯，并且兼顾了智能电表数据的安全聚合。
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公开(公告)号：CN115983275A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211674277.3
申请日：2022-12-26
Applicant: 国网四川省电力公司经济技术研究院
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开了一种命名实体识别方法、系统及电子设备，涉及自然语言处理领域，解决了现有技术无法利用分布在不同客户端中的数据集进行命名实体识别模型的训练的问题，其技术方案要点是：提出全局模型和本地模型更新方式，其中全局模型部分负责捕获所标记的文本数据的语义信息，全局部分由所有客户端上注释良好的语料库训练。本地模型部分负责学习特定客户端所标记的上下文表示和标签解码策略，同时设计部分客户端的全局模型的分布参数上传至服务器的梯度聚合策略，避免了所有客户端进行分布参数传输会造成通信拥塞的问题，实现了跨客户端的命名实体识别，保护用户数据的安全和隐私。
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公开(公告)号：CN114024892A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111307826.9
申请日：2021-11-05
Applicant: 国网四川省电力公司经济技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种信息敏感度感知的电力敏感信息自适应安全路由方法，涉及电力通信网络安全路由领域，以降低智能电网业务应用敏感数据在传输过程中存在的安全风险，其技术方案要点是：根据各节点到当前节点的最短路径跳数构建节点next‑hop波面；根据节点next‑hop波面生成可行next‑hop节点集合；计算可行next‑hop节点集合中节点优先选择概率；构建敏感信息虚拟传输路径；根据最短路径方法构建虚拟传输路径对应的物理传输路径。本发明能为不同业务场景下的敏感数据针对性地设计安全传输保障方案，降低智能电网业务敏感信息在传输过程中的安全风险。
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公开(公告)号：CN114024892B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202111307826.9
申请日：2021-11-05
Applicant: 国网四川省电力公司经济技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种信息敏感度感知的电力敏感信息自适应安全路由方法，涉及电力通信网络安全路由领域，以降低智能电网业务应用敏感数据在传输过程中存在的安全风险，其技术方案要点是：根据各节点到当前节点的最短路径跳数构建节点next‑hop波面；根据节点next‑hop波面生成可行next‑hop节点集合；计算可行next‑hop节点集合中节点优先选择概率；构建敏感信息虚拟传输路径；根据最短路径方法构建虚拟传输路径对应的物理传输路径。本发明能为不同业务场景下的敏感数据针对性地设计安全传输保障方案，降低智能电网业务敏感信息在传输过程中的安全风险。
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