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公开(公告)号：CN117993868B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410389505.5
申请日：2024-04-02
Applicant: 国网山东省电力公司济宁供电公司
IPC: G06Q10/10 , G06Q10/0635 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供了基于双模态注意力的电网工程项目审计预警方法及系统，涉及电力工程数据审计预警技术领域，包括：获取电力项目中的结构化以及非结构化的双模态电力数据；将结构化电力数据以及非结构化电力数据输入至风险审计预警模型中，分别得到结构化上下文特征以及非结构化上下文特征；根据获得的双模态数据的上下文特征，采用交叉注意力机制生成双模态间的关联信息，利用双模态间的关联信息调整双模态的上下文特征分布，得到结构化数据特征和非结构化特征；将结构化数据特征和非结构化特征融合，利用融合后的双模态结合的特征信息输出审计预警结果标签，提高电力数据审计的精度以及预警的效率。
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公开(公告)号：CN113159444A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110489782.X
申请日：2021-05-06
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司济宁供电公司 , 同济大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度循环神经网络的审计意见预测方法，属于数据分析技术领域，用于基于财务数据预测企业的审计意见，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，对收集到的财务数据进行预处理得到财务审计数据；步骤S2，对步骤S1中的财务审计数据进行标准化处理建立训练集以及测试集；步骤S3，建立包括双向长短期记忆网络的深度循环神经网络模型作为审计意见预测模型；步骤S4，将训练集输入审计意见预测模型进行训练；步骤S5，将测试集输入训练完成的审计意见预测模型，预测审计意见。审计意见预测模型中包括多个堆叠的双向长短期记忆网络以及Dropout层。
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公开(公告)号：CN117993868A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410389505.5
申请日：2024-04-02
Applicant: 国网山东省电力公司济宁供电公司
IPC: G06Q10/10 , G06Q10/0635 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供了基于双模态注意力的电网工程项目审计预警方法及系统，涉及电力工程数据审计预警技术领域，包括：获取电力项目中的结构化以及非结构化的双模态电力数据；将结构化电力数据以及非结构化电力数据输入至风险审计预警模型中，分别得到结构化上下文特征以及非结构化上下文特征；根据获得的双模态数据的上下文特征，采用交叉注意力机制生成双模态间的关联信息，利用双模态间的关联信息调整双模态的上下文特征分布，得到结构化数据特征和非结构化特征；将结构化数据特征和非结构化特征融合，利用融合后的双模态结合的特征信息输出审计预警结果标签，提高电力数据审计的精度以及预警的效率。
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