公开(公告)号：CN115809274A

公开(公告)日：2023-03-17

申请号：CN202211629856.6

申请日：2022-12-19

Applicant: 烟台海颐软件股份有限公司

Inventor： 于瑞强 ,  李慧霖 ,  宋欢予 ,  闫谷丰 ,  张子聪 ,  赵轩臣 ,  李锐 ,  刘效强 ,  孙汉福 ,  赵勇

IPC: G06F16/2455 ,  G06F16/23 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明属于电力系统技术领域，具体涉及一种电力量价费一致性核查规则挖掘方法与系统。所述方法包括：获取核查数据集，计算量价费数据的等价分划；使用深度优先空间搜索策略挖掘数据一致性关系，得到数据中的一致性关系集合；利用得到的一致性关系集合，对量价费一致性关系进行规则解析；通过规则解析，识别出在量价费数据中的罕见数据。本发明将一种新的针对分类型数据的一致性规则挖掘方法应用在电力量价费数据的核查工作中，能主动挖掘出数据中的潜在规则，良好地弥补了以往人工定义规则存在工作量大、耗时长、规则覆盖面不足、只能发现被定义规则覆盖的业务异常数据等短板，辅助业务人员更智能、更全面地完成电力营销量价费数据核查工作。

公开(公告)号：CN117131449A

公开(公告)日：2023-11-28

申请号：CN202311087471.6

申请日：2023-08-28

Applicant: 烟台海颐软件股份有限公司

Inventor： 于瑞强 ,  李晓宇 ,  李锐 ,  喻魏贤 ,  宋欢予 ,  闫谷丰 ,  刘效强 ,  杨玉传 ,  刘军

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/15 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开了一种面向数据治理的具有传播学习能力的异常识别方法及系统，该方法包括：配置文件加载，读取待检测数据，且区分为数值型字段和分类型字段；对待检测数据进行预处理，获取到采样区间和初始标签；根据采样区间进行数据采样，结合交互标记操作，训练字段级异常分类器与记录级异常分类器；利用训练好的字段级异常分类器和记录级异常分类器分别对待检测数据进行字段级异常识别和记录级异常识别，输出异常数据。本发明依据采样算法抽取有代表性的数据，通过系统中集成的用户交互模块对数据进行标注，通过标签传播扩展标签数量，大幅减少所需标签数据的数量，训练有监督的分类模型并结合主动学习提升混合数据异常识别的准确性。