一种针对产业链的关键节点风险识别方法和系统

    公开(公告)号:CN119130122A

    公开(公告)日:2024-12-13

    申请号:CN202411142770.X

    申请日:2024-08-20

    Abstract: 一种针对产业链的关键节点风险识别方法和系统。该方法包括,获取产业链节点信息,根据产业链节点的上下游关系建立产业链网络,确定每个产业链节点的行业和企业信息;根据全行业产入产出表确定产业链节点之间的静态关联度,根据用电量数据确定产业链节点之间的动态关联度;根据静态关联度和动态关联度,构建产业链节点的节点特征、用电特征以及韧性特征,确定产业链网络中的关键节点;对识别出的产业链关键节点进行风险监测,包括历史用电量监测和企业生产滞后性监测,基于风险监测结果识别风险节点。本发明的方案提高了风险监测的准确性。

    一种通信设备网路检测修复方法

    公开(公告)号:CN113489621A

    公开(公告)日:2021-10-08

    申请号:CN202110653329.8

    申请日:2021-06-11

    Abstract: 本发明公开了一种通信设备网路检测修复方法,由网络采集模块、处理模块、目标逻辑模块、网络检测模型构建模块、第一优化模块、故障确定模块、网络纠正模型构建模块、第二优化模块组成;本发明的有益效果是:通过处理模块对采集的通信设备网络数据处理请求进行解析,从而获取数据处理请求的类型,根据数据处理请求的类型,调用目标逻辑模块,通过目标逻辑模块对与数据处理请求对应的通信设备网络数据进行处理,提高了通信设备网络数据处理的准确性;通过最优检测模型提高了通信设备网络数据检测的准确性和精确度;通过最优纠正模型提高了网络故障纠正修复的自动化水平;通过设计的通信模块,有助于减少通信设备网络数据传输时的延迟。

    一种基于数据分析的电费重复代扣校验方法及系统

    公开(公告)号:CN119273363A

    公开(公告)日:2025-01-07

    申请号:CN202411803206.8

    申请日:2024-12-10

    Abstract: 本发明公开了一种基于数据分析的电费重复代扣校验方法及系统,涉及电力信息大数据处理领域,方法包括:根据所述加工数据生成唯一的识别码,通过幂等性校验对所述识别码进行验证;若所述识别码通过验证后显示扣费操作已处理,则不再对所述识别码对应的电费账单进行操作;若所述识别码通过验证后显示扣费操作未处理,则对所述识别码对应的电费账单进行销账并标记为已处理;基于电费代扣数据的丢失数据量占比对电费重复代扣的校验准确性进行判定;若所述校验准确性不符合要求,则对电费代扣数据的传输频率进行调节;若所述幂等性校验的稳定性不符合要求,则对电费代扣数据的批量处理数据量进行调节。本发明提高了对电费重复代扣的校验准确性。

    一种基于产业链发展的多维数据分析方法和系统

    公开(公告)号:CN118446550A

    公开(公告)日:2024-08-06

    申请号:CN202410596796.5

    申请日:2024-05-14

    Abstract: 一种基于产业链发展的多维数据分析方法和系统。根据预定义分类规则获取产业链节点信息,根据产业链节点的上下游关系建立产业链网络,基于专利数据库和工商信息库确定产业链节点的行业和企业信息;根据产入产出表确定节点之间的静态关联度,根据用电量确定产业链节点之间的动态关联度;根据静态和动态关联度确定自身稳定性特征值,根据各行业和企业的专利数量和专利增速确定发展创新性特征值,根据各企业的绿色用电数据及其趋势信息确定绿色性特征值;利用层次分析法对自身稳定性特征值、发展创新性特征值和绿色性特征值进行综合分析,得到产业链绿色低碳发展评价结果。本发明结合高质量发展转型背景的条件实现了产业链发展评价。

    一种审计异常数据检测方法和系统

    公开(公告)号:CN118364322A

    公开(公告)日:2024-07-19

    申请号:CN202410335871.2

    申请日:2024-03-22

    Abstract: 一种审计异常数据检测方法和系统。该方法包括,采集历史批次审计数据,利用K‑Means聚类算法对所述历史批次审计数据进行聚类,得到包含原始聚类中心点的历史聚类模型;采集当前批次审计数据,基于所述历史聚类模型对当前批次审计数据进行异常数据识别,其中,根据当前批次审计数据的数据点密度和标准化欧氏距离确定当前批次审计数据中的疑似异常数据点;利用当前批次审计数据更新聚类中心点,如果新的聚类中心点与原始聚类中心点的距离偏差在预定义阈值距离内,则将所述疑似异常数据点确定为实际异常数据,否则利用K‑Means聚类算法对所述当前批次审计数据重新进行聚类,基于聚类结果确定异常数据。本发明的方案提高了审计异常数据检测的效率和准确率。

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