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公开(公告)号：CN115438387A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211084109.9
申请日：2022-09-06
申请人： 湖南红普创新科技发展有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司经济技术研究院
摘要： 本申请公开了一种电力设备质量检测方法、装置、计算机设备及存储介质，应用于质量检测技术领域，用于提高电力设备在质量检测阶段的数据安全性。本申请提供的方法包括：获取电力设备在生产过程中每个零件的零件工序数据；针对每个所述零件，从预设数据库获取所述零件的标准生产数据，根据所述标准生产数据与所述零件工序数据的差值，得到所述零件的零件生产信息；获取工序环节信息与车间信息，并基于所述工序环节信息与所述车间信息构建车间生产树形结构；基于所述车间生产树形结构，构建联邦学习模型，并将所述零件生产信息输入所述联邦学习模型，得到质量检测结果。
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公开(公告)号：CN114584406B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210496003.3
申请日：2022-05-09
申请人： 湖南红普创新科技发展有限公司
摘要： 本发明公开了一种联邦学习的工业大数据隐私保护系统及方法，系统包括设备选择层、终端层、聚类层、边缘层以及云层。方法包括：根据筛选的终端设备采集工业数据；对工业数据进行聚类处理；将处理后的工业数据发送至边缘服务器，建立本地模型；云服务器根据接收的本地模型进行全局模型聚合和更新，并将全局模型下放至设备选择层筛选出的终端设备，实现数据共享。通过设备选择层对终端设备进行选择，并对工业数据聚类，满足了联邦学习数据样本同质性的要求，提高了联邦学习的聚合效率；通过边缘层与云层之间的建模、更新以及下放，提高了海量数据传输的速率，实现数据共享，并且保证数据的安全性。
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公开(公告)号：CN114584406A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210496003.3
申请日：2022-05-09
申请人： 湖南红普创新科技发展有限公司
摘要： 本发明公开了一种联邦学习的工业大数据隐私保护系统及方法，系统包括设备选择层、终端层、聚类层、边缘层以及云层。方法包括：根据筛选的终端设备采集工业数据；对工业数据进行聚类处理；将处理后的工业数据发送至边缘服务器，建立本地模型；云服务器根据接收的本地模型进行全局模型聚合和更新，并将全局模型下放至设备选择层筛选出的终端设备，实现数据共享。通过设备选择层对终端设备进行选择，并对工业数据聚类，满足了联邦学习数据样本同质性的要求，提高了联邦学习的聚合效率；通过边缘层与云层之间的建模、更新以及下放，提高了海量数据传输的速率，实现数据共享，并且保证数据的安全性。
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公开(公告)号：CN116309274B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202211590968.5
申请日：2022-12-12
申请人： 湖南红普创新科技发展有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/44 , G06T3/4053 , G06V10/74 , G06N3/08 , G06N3/0464
摘要： 本发明涉及目标检测领域，公开了一种图像中小目标检测方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取待检测图像，并将所述待检测图像输入预训练好的超分辨模型中，确定所述待检测图像对应的高分辨特征；基于第二特征提取网络，对所述待检测图像进行特征提取，并根据提取到的所有特征构建初始特征金字塔；将所述初始特征金字塔和所述高分辨特征中相同尺寸的特征图分别执行融合处理，并根据得到的所有融合结果确定融合特征金字塔；基于所述融合特征金字塔，对所述待检测图像进行小目标检测，确定检测结果，采用本发明提高对图像中小(56)对比文件Zhi-Song Liu et al..Photo-RealisticImage Super-Resolution via VariationalAutoencoders《.IEEE TRANSACTIONS ONCIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEOTECHNOLOGY》.2021,第1351-1365页.Fang Xiaolin et al..Small objectdetection in remote sensing images basedon super-resolution《.Pattern RecognitionLetters》.2021,第107-112页.胡冰.遥感图像融合并行算法的研究与实现《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2007,I140-733.
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公开(公告)号：CN115840881B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310115173.7
申请日：2023-02-15
申请人： 湖南红普创新科技发展有限公司
IPC分类号： G06F18/15
摘要： 本发明公开了一种空气数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取目标站点和相邻站点的原始数据；去除原始数据中的异常值，并对去除异常值之后的原始数据进行标准化处理；基于标准化处理之后的目标站点的数据计算得到每一个数据对应的掩码矩阵m；对标准化处理之后的数据进行填补处理得到填补之后的数据；基于填补之后的数据和掩码矩阵m，利用训练完成之后的空气数据补全模型对目标站点的原始数据进行补全，所述空气数据补全模型包含所述目标站点的原始数据之间的时序关系和所述目标站点与所述目标站点连接的相邻站点的空间关系。采用本发明可以提高对异常数据或缺失数据的补全精度。
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公开(公告)号：CN115170355A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210894144.0
申请日：2022-07-27
申请人： 湖南红普创新科技发展有限公司
摘要： 本发明涉及数据安全领域，公开了一种取证数据可信验证方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取质疑请求，其中，所述质疑请求包括历史请求标识和/或用户身份标识；根据所述质疑请求获取取证数据；基于所述历史请求标识和/或所述用户身份标识，对所述取证数据进行可信验证，得到可信验证结果，采用本发明提高取证数据的可信度。
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公开(公告)号：CN114331388B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210119367.X
申请日：2022-02-08
申请人： 湖南红普创新科技发展有限公司
摘要： 本申请公开了一种基于联邦学习的薪资计算方法、装置、设备及存储介质，应用于薪资管理技术领域，用于提高计算员工薪资的效率。本申请提供的方法包括：创建薪资计算任务；基于所述薪资基础信息，从薪资聚合服务器获取薪资聚合参数；基于所述薪资聚合参数，获取本地数据库的人力成本数据，并将所述人力成本数据输入到参数计算神经网络，得到员工业绩参数和薪资阈值数据；基于所述薪资阈值数据，生成薪资阈值区间，并基于所述薪资阈值区间，生成薪资计算公式；根据所述薪资聚合参数和所述员工业绩参数，通过所述薪资计算公式计算得到员工薪资。
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公开(公告)号：CN114331388A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210119367.X
申请日：2022-02-08
申请人： 湖南红普创新科技发展有限公司
摘要： 本申请公开了一种基于联邦学习的薪资计算方法、装置、设备及存储介质，应用于薪资管理技术领域，用于提高计算员工薪资的效率。本申请提供的方法包括：创建薪资计算任务；基于所述薪资基础信息，从薪资聚合服务器获取薪资聚合参数；基于所述薪资聚合参数，获取本地数据库的人力成本数据，并将所述人力成本数据输入到参数计算神经网络，得到员工业绩参数和薪资阈值数据；基于所述薪资阈值数据，生成薪资阈值区间，并基于所述薪资阈值区间，生成薪资计算公式；根据所述薪资聚合参数和所述员工业绩参数，通过所述薪资计算公式计算得到员工薪资。
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公开(公告)号：CN116958149B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311219135.2
申请日：2023-09-21
申请人： 湖南红普创新科技发展有限公司
摘要： 本发明涉及医疗数据处理领域，公开了一种医疗模型训练方法、医疗数据分析方法、装置及相关设备，所述方法包括：获取图结构和每个医疗客户端对应的局部模型参数；对所述图结构中的每个节点进行特征提取，得到每个所述节点的结构特征；采用拉普拉斯核函数，对所述图结构中任意两个节点进行相似度计算，得到相似度结果；对满足预设条件的相似度结果对应的两个节点构造伪边，并根据构造的所有伪边确定伪边图结构；将所述伪边图结构和所述图结构融合，得到增强图结构；基于所述增强图结构，对所述初始医疗模型进行训练，当满足训练结束条件时，将训练得到的模型作为医疗模型。采用本发明提(56)对比文件Yi Cui.Capital equilibrium strategyfor uncertain multi-modelsystems.Information Sciences.2023,全文.
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公开(公告)号：CN113821760A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111390527.6
申请日：2021-11-23
申请人： 湖南工商大学 , 湖南红普创新科技发展有限公司
摘要： 本发明公开了一种空气数据补全方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括如下步骤：采集原始时序数据，所述原始时序数据包括未缺失时刻点数据和缺失时刻点数据；对所述原始时序数据进行预处理；构建生成对抗网络，所述生成对抗网络包括生成器和判别器，所述生成器包括编码器和解码器；对所述生成对抗网络进行训练，得到空气数据补全模型；通过所述空气数据补全模型对原始时序数据进行补全。本发明通过采用改进的ILSTM单元和生成对抗网络，能够有效的捕捉时序数据的时序因子，而生成对抗网络则能够精确补全缺失数据。通过此方法能够实现空气质量数据的高精度补全，以满足公众对于及时、准确的空气质量浓度监测数据的需求。
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