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公开(公告)号:CN115495578A
公开(公告)日:2022-12-20
申请号:CN202211071302.9
申请日:2022-09-02
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/126 , G06K9/62 , G06Q30/08 , G06Q50/06
Abstract: 基于最大熵损失的文本预训练模型后门消除方法、系统及介质,所述方法包括:将已被植入后门的文本预训练模型的文本特征编码器参数固定,使用分类任务样本数据集训练文本分类器直至收敛,实现预训练模型的文本特征编码器、文本分类器的参数状态对后门攻击场景的模拟;使用最大熵损失对预训练模型的文本特征编码器和文本分类器进行联合优化训练,实现后门消除;在样本数据集上使用交叉熵损失重新训练文本特征编码器和文本分类器参数,以恢复预训练模型对于样本的分类能力,实现重训练。在保证模型在正常电网招标公告数据上分类准确的条件下,消除模型中的后门。
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公开(公告)号:CN113361786B
公开(公告)日:2022-08-19
申请号:CN202110651327.5
申请日:2021-06-10
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司
Abstract: 本发明公开了融合多源多维异构大数据的电力线路智能规划方法,包括以下步骤:(1)确立基础数据及系统坐标系;(2)数字高程模型、数字正射影像数据处理;(3)建设电力线路规划三维基础地理信息平台;(4)处理并接入电力线路周边数据;(5)处理并接入气象数据;(6)处理并接入水系、路网、地名地址、危险品等数据;(7)处理并接入图片、视频、表格等异构数据;(8)基于融合大数据的智能线路规划。本发明通过创造性地引入多维、多源、异构的各类数据要素,来开展电力线路的智能规划设计,并实现规划成果三维直观呈现与多层数据的叠加展示。
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