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公开(公告)号：CN115309889A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202110500303.X
申请日：2021-05-08
申请人： 国网辽宁省电力有限公司营销服务中心 , 中国科学院沈阳自动化研究所
IPC分类号： G06F16/35 , G06F40/205 , G06F40/289 , G06K9/62 , G06N7/02
摘要： 本发明涉及一种基于模糊粗糙集的用户多标签细粒度情感分析方法，包括：步骤一：对在线文本样本数据进行预处理，人工预先进行情感评定等级标注；步骤二：首先通过对模糊关系方程进行求解来得到每个情感词的属性模糊情感强度；步骤三：采集实际文本语料数据，利用改进的模糊粗糙集方法来预测句子、段落和篇章的情感标签和强度。本发明具有较为快速准确分析用户文本情感属性及强度的功能，通过分析用户评价文本自动分析并给出用户情感分析的结果。
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公开(公告)号：CN117689255A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311681997.7
申请日：2023-12-08
申请人： 国网辽宁省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： G06Q10/0639 , H02J3/00 , H02J3/38 , H02J3/32 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 本发明的实施例提供了新型配网状态数据检测质量提升能力指数的预测方法。所述方法包括获取固定时间间隔下的新型配电网的状态数据；基于归一化后的状态数据计算配电网总负荷功率对新型配网状态数据的影响因子；基于所述影响因子和获取到的新型配电网的状态数据预测下一时刻的新型配网状态数据检测质量提升能力指数预测值。以此方式，可以通过监测新型配网实时状态数据，预测下一时段的新型配网状态数据检测质量提升能力指数，来评估配电网状态数据检测是否准确，提高了新型配网状态数据检测质量。
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公开(公告)号：CN116415772A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202211690860.3
申请日：2022-12-28
申请人： 国网辽宁省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： G06Q10/0631 , H02J3/00 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种电力系统分区方法，属于电力系统技术领域，包括以下步骤：S1、电力调度，根据电力的分配需求，赋予电力调度端的控制权；S2、电力支配，根据电力调度端的电力分区需求，对不同区域内的电力进行实时调度分配，接收并识别电力估算单元的电力报表，并且自动生成应对方案；S3、电力估算，对接电力峰值区域，电力峰值区域会将用电度数、千瓦、时间段各峰值数据生成电力报表；S4、负荷计算，在分区内的电力出现亏耗时，会按照区域内的电力使用进行自动计算，分区内的电力使用不同时间段、不同时间段使用总度数。该电力系统分区方法，改善后的分区电力系统可依据电力缺乏量对就近的电力区域进行调离到调度，使得电力可相互补助使用。
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公开(公告)号：CN114254691A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111303151.0
申请日：2021-11-05
申请人： 国网辽宁省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供一种基于主动识别及智能监测的多渠道运营风控方法，通过计算机构建：欠采样模块和智能分析模块。其中，欠采样模块负责对输入的数据进行抽检，判断是否存在数据异常。当发现数据异常时，将数据转入智能分析模块进行核验。智能分析模块，负责对输入的数据进行复核。采用该方法，在人工与智能中有着较为平衡、高效的处理机制。通过对网络流量、主要流特征等进行双重监控，在不过多增加硬件资源与消耗的前提下，进行多重检索，进而索性异常行为、判别风险，以达到较好的风控效果。
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公开(公告)号：CN112365330A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011260769.9
申请日：2020-11-12
申请人： 国网辽宁省电力有限公司营销服务中心
发明人： 高曦莹 , 叶宁 , 张冶 , 关艳 , 田浩杰 , 王浩淼 , 刘志同 , 夏静怡 , 宋宇萍 , 陆心怡 , 戴菁 , 于跃 , 铁维强 , 周航 , 孙嘉辉 , 蒋婷 , 王馨璐 , 孙佳音 , 王一苗 , 刘惠中 , 刘叶 , 王玥 , 郭紫薇 , 杨佳璇 , 蔡颖凯 , 宋晓文 , 张雯舒 , 曹世龙 , 刘鑫 , 刘晓琳
摘要： 本发明公布了一种基于超级账本的可再生分布式能源统一价格双向拍卖的交易方法，包括下述步骤：分布式可再生能源绿证需要政府监管节点资质审核，平台节点创建智能合约并发起双向拍卖，价格统一在电量交易的同时进行绿证双向交易。基于超级账本技术创建独立通道，将相关交易人节点隔离独立通信。步骤S3.智能合约部署在每个节点的本地数据库中，交易电量和对应绿证加密上链。智能合约触发交易后，结算数据包含绿证审验，在交易相关各节点进行验证后，交易支付电费和购得对应绿证。本发明用于分布式能源现货交易，实现了可再生能源快捷、安全、高效交易。
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公开(公告)号：CN112215513A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011139663.3
申请日：2020-10-22
申请人： 国网辽宁省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： G06Q10/06 , G06Q40/04 , G06Q50/06 , G06F16/28 , G06F16/2458
摘要： 本申请提供了一种电力系统用户行为事件的离线分析方法和系统，该方法包括：获取电力系统中多个用户的用户行为事件；基于预先构建的行为分析模型对用户行为事件进行解析处理，得到行为解析数据；对行为解析数据进行关联处理，得到用户关联数据；获取用户关联数据之间的关联关系；并基于关联关系确定用户风险行为；基于风险用户行为判定风险用户；将用户关联数据和关联关系绘制数据图谱，进行可视化显示，并将风险用户加入黑名单。本申请对数据的多种属性进行并行分析。
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公开(公告)号：CN114723956A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202011502227.8
申请日：2020-12-18
申请人： 中国科学院沈阳自动化研究所
摘要： 本发明公开了一种基于测地线度量的流形网络建模可解释性方法，本发明首先利用黎曼流形对原始图像进行流形特征建模，从而将提取的特征子空间作为深度学习网络的输入；之后，基于特征子空间的测地线距离与反向传播模型，对流形上的深度学习网络进行梯度模型推导，对流形弯曲程度指标进行定义，通过计算深度网络特征层间的测地线距离，最终输出各层特征空间的流形弯曲程度指标。本发明有效利用数据的几何结构，对深度特征的特征空间进行流形建模，从流形空间的几何角度对深度学习的有效性原理进行分析，通过计算深度学习网络特征空间的测地线距离，提供了一种深度学习网络的可解释性方法。
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公开(公告)号：CN113011446B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN201911323338.X
申请日：2019-12-20
申请人： 中国科学院沈阳自动化研究所
IPC分类号： G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06V10/764 , G06V10/774
摘要： 本发明公开了一种基于多源异构数据学习的智能目标识别方法，本发明中多源异构特征建模有两个分支，其中一个分支在大规模可见光数据集上进行预训练，并使用红外图像通过图像翻译转换生成的可见光图像进行微调参数更新，从可见光图像源借用更复杂的抽象特征来改进红外图像源的目标识别性能；第二个分支单独使用红外数据集训练。之后将两个分支提取到的特征融合后作为后续深度目标检测网络的输入进行网络参数更新，最终学习到基于多源异构数据学习的智能目标识别网络。本发明不需要收集和构建成对的多源数据，降低对红外图像源数据量的要求，可以精确地识别目标，具有较高的识别准确率。
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公开(公告)号：CN116258979A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202111512386.0
申请日：2021-12-08
申请人： 中国科学院沈阳自动化研究所
IPC分类号： G06V20/17 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T7/246 , G06T7/277 , G06T7/73
摘要： 本发明涉及一种面向无人机平台的红外车辆目标检测及跟踪方法，包括以下步骤：构建YOLOv3的优化红外目标检测网络模型；对红外车辆目标数据集进行数据增强；在数据增强后的数据集上完成红外目标检测网络模型训练，并保存；加载红外目标检测网络模型，采用光流法进行相邻前后帧图片匹配，对目标检测结果进行校正；通过运动估计算法完成红外车辆目标跟踪。本发明使用轻量级的Mobilenetv3骨干网络，减少了模型运算量，便于在无人机嵌入式平台上移植。添加空间金字塔池化层实现了局部特征和全局特征，丰富了特征表达能力。解耦检测头的分类和定位部分极大的改善收敛速度并带来性能提升。
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公开(公告)号：CN116246079A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202111482835.1
申请日：2021-12-07
申请人： 中国科学院沈阳自动化研究所
IPC分类号： G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及目标识别技术领域，特别提供了一种基于圆周滤波与卷积神经网络的飞机目标识别方法。利用飞机本身的形状结构特点提取圆周滤波特征进行特征增强，与深度神经网络特征结合，最终学习到基于圆周滤波与卷积神经网络的飞机目标识别。本发明具有旋转不变性与尺度不变性，与单独采用卷积神经网络识别相比定位更精确，可以精确地识别飞机目标，具有较高的识别精确率与召回率。
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