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公开(公告)号：CN114898895A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210467433.2
申请日：2022-04-29
申请人： 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G16H70/40 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F40/295
摘要： 本发明涉及一种机器学习技术领域，是一种新疆地方药物不良反应识别方法及相关装置。前者包括建立新疆地方药物不良反应语料库，并将其分为训练样本集和测试样本集；利用训练样本集对模型进行学习训练，获得不良反应识别模型；利用测试样本集对不良反应识别模型进行测试，选取最优的参数，输出不良反应识别模型。本发明大量获取网络有关新疆地方药物不良反应的文本信息建立新疆地方药物不良反应语料库，利用基于注意力机制的双向长短时记忆网络和卷积神经网络混合网络的神经网络模型，捕捉新疆地方药物不良反应语料库中文本的双向语义依赖和局部特征，利用注意力机制，突出重要的特征，保证不良反应的有效识别。
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公开(公告)号：CN115017308A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210468745.5
申请日：2022-04-29
申请人： 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/35 , G06F40/151 , G06F40/279 , G06K9/62 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种舆情监控技术领域，是一种企业舆情情感分类模型构建方法、分类方法及相关装置，前者包括：建立企业舆情语料库，并将其分为训练样本集和测试样本集；利用训练样本集对模型进行学习训练，获得企业舆情情感分类模型；利用测试样本集对企业舆情情感分类模型进行测试，选取最优的参数，输出不良反应识别模型。本发明在建立企业舆情语料库的基础上，利用基于BERT嵌入的胶囊网络和双向门限循环单元结合的文本识别算法建立的模型获得上下文全局特征和局部特征，将上下文全局特征和局部特征融合后进行分类，实现对应的企业舆情情感分类，从而判断企业舆情性质，使得企业能进行有效舆情预警及管理。
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公开(公告)号：CN113920520A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111076489.7
申请日：2021-09-14
申请人： 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06V30/412 , G06V30/414 , G06V10/75 , G06V10/44 , G06K9/62 , G06N20/00
摘要： 本发明涉及一种图像识别技术领域，是一种图像文本识别方法、系统、存储介质及电子设备，前者包括：获取待识别图像；对待识别图像进行矫正处理，得到矫正图像；对矫正图像中的文字信息进行字体识别，得到识别结果，并根据识别结果确定当前文字信息采用的字体所对应的文字库；根据当前字体对应的文字库对矫正图像中的文字信息进行连续识别，得到文字识别文档。本发明通过对字体进行确认，将待识别的文字信息与字体库中的文字进行比对，即以当前字体对应的字体库为依据，将当前文字信息中的文字与之进行比对，从而逐个识别当前矫正图像中的文字，识别准确度高，同时可以采用多线程进行处理，从而有效的提高了文字识别效率。
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公开(公告)号：CN110750680A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201911008046.7
申请日：2019-10-22
申请人： 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/75 , G06F16/783 , G06F16/78
摘要： 本发明涉及一种视频场景分类技术领域，是一种基于多特征的视频场景分类方法，包括S1提取场景视频的关键帧集合；S2计算每一个场景视频的平均关键帧；S3对每一个平均关键帧进行划分；S4提取场景多特征，场景多特征包括颜色特征和纹理特征；S5：利用多特征融合进行融合，获得场景视频的综合特征；S6：将综合特征与其对应的特征阈值比较进行场景分类，使用阈值判定分类法得到多个场景类别。本发明的阈值判定分类法充分利用了视频的结构化特征，在区分不同的场景时具有较高的准确率，分类结果稳定性强，是一种鲁棒性高的分类算法，具有动态分类的特点，分类的类别数目根据阈值确定，不需要事先划分类别数目以及训练集训练，分类过程易于实现。
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公开(公告)号：CN117011265A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310972566.X
申请日：2023-08-03
申请人： 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及电力设备技术领域，是一种基于融合ViT卷积神经网络的电力设备异常类型自检测方法，其包括：进行图像数据的采集；利用ProGAN进行数据清晰化处理；在ProGAN生成的高清数据集基础上，进行显著化数据处理，显著性加强区域特征，提高设备关键部位像素；联合VGG16和ViT两种卷积神经网络，构建融合电力设备图像显著性特征的深度学习模型；针对各类缺陷样本数量与模型训练指标的关系进行数据建模，通过不断自优化模型实现样本数量自定义以及动态调整，实现训练样本集的迭代更新以及扩充。本发明提高了识别精度，减少了巡检的时间，有效解决了分类速度慢的问题；还实现了动态更新数据集，缩短了训练过程中样本清洗的时间，提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN115242661A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210618292.X
申请日：2022-06-01
申请人： 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H04L41/142 , H04L43/08
摘要： 本发明涉及一种信息通信技术领域，是一种基于组件层次分析的通信方案决策方法及相关装置，前者包括确定所需的必要特征；运用AHP算法分析必要特征的权重；将TOPSIS算法和必要特征的权重相结合，对待决策通信方案进行排序，获取最佳通信方案。本发明针对各种传输缺陷选择合适的特征作为决策指标，并利用AHP算法和TOPSIS算法对待决策通信方案进行排序，选择最佳的通信方案，从而提高通信系统的适应性和鲁棒性，提高通信信道的吞吐量，并降低延迟，满足用户使用体验感。
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公开(公告)号：CN113919322A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111076500.X
申请日：2021-09-14
申请人： 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F40/211 , G06F40/279 , G06F16/35
摘要： 本发明涉及人工智能技术领域，是一种自然语言处理方法及系统，后者包括输入获取单元、降噪处理单元、清晰语言信息处理单元、匹配答案获取单元和匹配答案输出单元。本发明所述方法通过获取用户输入的自然语言信息；对所述自然语言信息进行降噪处理，得到清晰语言信息；对所述清晰语言信息进行情绪识别和文字转换，得到情绪信息和文字信息；根据所述情绪信息和所述文字信息进行意图识别，并获取匹配答案；将所述匹配答案向用户输出；使得用户的意图能够被真实而有效的理解，从而提高人机交互交流的顺畅性，显著改善人机交互的体验。
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公开(公告)号：CN116128073A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310158117.1
申请日：2023-02-23
申请人： 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06N20/00
摘要： 本发明涉及一种机器学习技术领域，是一种基于域增量学习的模型调优方法、装置、设备及存储介质，包括：响应于获取新数据，调用原有模型对其进行识别，并判断是否出现识别错误；响应于出现识别错误，抽取识别错误的数据建立新增数据集；利用新增数据集对原有模型进行域增量学习，构建新模型。本发明的模型任务固定，不需要增加识别类别，利用模型对新数据进行识别，在出现存在识别错误时，建立新增数据集，利用新增数据集对原有模型进行域增量学习，实现在应用中需要不断调优模型，故而在保证原有识别效果的基础上又能适应新数据、修正原有模型，不会耗费大量的计算资源和时间，效率高，并且域增量学习的应用能有效增强模型的抗遗忘能力。
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公开(公告)号：CN109086649A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810532639.2
申请日：2018-05-29
申请人： 国网新疆电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及遥感图像处理技术领域，是一种卫星遥感图像水体识别方法，包括第一步，对遥感图像预处理；第二步，水体信息特征提取，选用归一化差异水体指数法作为水体信息提取的方法；第三步，利用特征扩充算法，挖掘出目标像素点邻近区域像素点的特征，以此作为目标像素的新特征；第四步，将第三步扩充后的多个特征作为模型输入，训练深度学习模型，采用逐层贪婪法进行训练，获取栈式自编码神经网络参数，对水体信息进行精准提取。本发明构建基于深度学习的水体信息抽取模型，涉及图像中邻近像素点与目标点的关联特性，设计并实现特征扩充算法，将图像原始特征与扩充特征相连接，共同训练深度学习模型，实现水体信息的精确提取。
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公开(公告)号：CN118429741A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202311689906.4
申请日：2023-12-07
申请人： 国网新疆电力有限公司信息通信公司
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/10 , G06V10/28 , G06V10/36
摘要： 本发明公开了一种图像数据增强方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：获取原始图像数据集，并输入到深度神经网络中；在深度为S＝{0,1,…，n}的深度神经网络中随机选择一层，当S＝0时，从原始数据集中随机选择两个图片，作为基础图像数据，当S＝n，n>0时，从第n层随机选择两个特征图，作为基础图像数据；通过对基础图像数据进行傅里叶变换，得到基础图像数据中的高频区域和低频区域，并对得到的图像使用低通滤波器，在采样的低频图像上应用阈值获得随机二进制掩码；采用随机二进制掩码作为权重，对基础图像数据进行混合拼接，得到混合增强图像。采用本发明可提高生成图像的质量和多样性。
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