一种基于文本语义分析需求与输出成果之间匹配度的方法

    公开(公告)号:CN111309871A

    公开(公告)日:2020-06-19

    申请号:CN202010220922.9

    申请日:2020-03-26

    IPC分类号: G06F16/33 G06F16/36 G06N3/04

    摘要: 本发明公开了一种基于文本语义分析需求与输出成果之间匹配度的方法,包括以下步骤:步骤1.数据集标注;步骤2.技术文档预处理;步骤3.单参数模型训练及预测;步骤4.多参数模型预测结果集成;本发明的有益效果:首次将深度学习与NLP技术应用于企业项目管理的项目关联度计算领域,根据项目需求及成果描述计算两个项目之间的关联匹配度,有效降低了关联项目定位的难度,同时也可以帮助需求方快速、高效地定位适配自己需求的优质项目,大幅度缩减用于成果筛选匹配方面的时间及资源投入,凭借已有项目成果技术文档与项目申报指南的文本数据计算项目之间的关联匹配程度,进而辅助大型企业在项目招投标环节中筛选高匹配度的优质项目。

    低压配电网台区名称相似性匹配方法及匹配系统

    公开(公告)号:CN109815374A

    公开(公告)日:2019-05-28

    申请号:CN201811613159.5

    申请日:2018-12-27

    IPC分类号: G06F16/903

    摘要: 本发明涉及低压配电网管理技术领域,尤其涉及一种低压配电网台区名称相似性匹配方法及匹配系统。该方法包括以下步骤:对标准库中各台区名称标准字符串、待匹配库中各待匹配台区名称字符串中的各个字符分别进行转码处理;利用内设改进版的雅罗距离公式的相似度计算模块计算得到与预设决策容忍阈值相匹配的台区名称标准字符串;将得到的台区名称标准字符串作为待匹配台区名称字符串的匹配台区名称输出。本发明通过计算相似度得到待匹配台区名称字符串的匹配台区名称,能够实现自动化的智能匹配和纠错,有利于降低人工成本和提高台区名称的匹配、纠错效率。

    基于用电数据的企业生命周期阶段识别方法及识别系统

    公开(公告)号:CN110110737A

    公开(公告)日:2019-08-09

    申请号:CN201910204451.X

    申请日:2019-03-18

    IPC分类号: G06K9/62 G06Q50/06

    摘要: 本发明涉及企业运营技术领域,尤其涉及一种基于用电数据的企业生命周期阶段识别方法及识别系统。该方法包括以下步骤:步骤S1、采集目标行业的用电量数据及该目标行业内多个企业的用电数据;步骤S2、确定企业的生命周期类型;步骤S3、构建企业特征;步骤S4、对生命周期类型为成熟期和衰退期的企业进行过采样处理,得到企业训练样本集;步骤S5、根据企业训练样本集对梯度提升决策树模型进行代价敏感改造,得到企业生命周期阶段识别模型。本发明以目标行业及企业公开的用电数据为基础,得到企业生命周期阶段识别模型,将企业的企业特征输入该模型中,就能得到该企业的生命周期阶段,具有易于实现和准确率高的优点。

    配电室运行健康度的量化评估方法

    公开(公告)号:CN110348652A

    公开(公告)日:2019-10-18

    申请号:CN201810288389.2

    申请日:2018-04-03

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/06

    摘要: 本发明涉及一种配电室运行健康度的量化评估方法,为了有效地指导配电室的智能化运维而设计。本发明所述的方法包括:配电室运行指标数据的sigmoid函数映射,作为数据的预处理;基于层次分析法计算指标的主观权重;基于熵权法计算指标的客观权重;基于层次分析法和熵权法计算指标的综合权重;计算各评价对象到指标最优解、最劣解的距离;计算各评价对象的相对贴近度,即指标评价矩阵;基于指标综合权重和指标评价矩阵,计算配电室运行健康度综合评分。本发明能够有效地对配电室运行状态进行监测、评价,指导配电室运维工作,提高供电质量和供电可靠性。

    基于电网量测数据的台区健康度检测方法

    公开(公告)号:CN110033147A

    公开(公告)日:2019-07-19

    申请号:CN201810026055.8

    申请日:2018-01-11

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/06

    摘要: 本发明涉及一种基于电网量测数据的台区健康度检测方法,包括:获取电网量测过程中的采集、线损、费控、设备四项监控项目的若干二级指标数据,所述二级指标数据包括户表级指标数据、台区级指标数据;基于所述的二级指标数据,利用预设的各二级指标对应的评分模型,得到台区内户表的各二级指标的得分;预设各户表级指标数据的权重,台区内各户表的户表级指标数据的得分分别进行加权运算,得到各户表的综合评分;筛选出户表综合评分低于预定评分阈值的户表;采用频繁项集挖掘算法找出各个户表的用户级指标的频繁项集和关联项集。