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公开(公告)号：CN115577694A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211422607.X
申请日：2022-11-15
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06F40/186 , G06F16/33 , G06F16/335 , G06F3/023
Abstract: 本发明提供了标准编写的智能推荐方法，其以用户匹配的文档编写子数据库为基准，向用户推荐合适的文档模板，以及在编写过程中为用户提供若干推荐编写输入字符串，这样根据用户的编写习惯，向用户推荐合适的字符串，为用户对文档模板进行字符串输入提供可靠的推荐功能，减小文档编写的工作量和提高文档编写的效率。
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公开(公告)号：CN115577095A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211587871.9
申请日：2022-12-12
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06F16/335 , G06N5/02 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/289
Abstract: 本申请提供一种基于图论的电力标准信息推荐方法，通过获取用户信息和电力标准信息，得到相应的用户向量和物品偏移向量；基于电力标准信息从预先构建的电力标准知识图谱中获取对应的结构化知识，以及，基于电力标准信息，确定出对应的文本知识；再对结构化知识和文本知识进行向量化，分别得到结构化向量和文本化向量；进一步确定出物品向量；再基于用户向量和物品向量，计算电力标准信息的推荐指数。这样的方式，可以将预先构建的电力标准知识图谱利用起来，结合到协同过滤的推荐方法中，提升在电力技术领域中对于电力标准信息的个性化推荐，有利于提升个性化推荐的效果。
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公开(公告)号：CN119150973A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411600009.6
申请日：2024-11-11
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 广西电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本申请提供一种电网设备标准知识图谱生成方法及系统，能够智能地整合和优化电网设备知识，如果当前需要整合的目标电网数据节点为参考电网设备标准知识图谱中的已存在数据节点时，通过电网设备特征扩展机制，利用前向数据节点或依赖数据节点的特征进行知识向量的推断，进而优化参考电网设备标准知识图谱，不仅提高了参考电网设备标准知识图谱的准确性，还实现了电网设备知识的标准化和智能化管理，以构建优化后的电网设备标准知识图谱作为一个强大的服务引擎，即中台能力语义网络，以便于实现后续的标准智能推荐与关联，为电网设备管理提供了高效、智能的解决方案。
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公开(公告)号：CN119067586A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202410988101.8
申请日：2024-07-23
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 广西电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/10 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种基于机器学习的电网标准格式审查方法，基于训练的格式规则进行智能识别与检查，不仅包括页面设置、页眉和页脚、脚注和尾注等格式通用部分检查，还包括注释表、附录、公式、图表等结构式检查。本发明有效解决了电网设备标准格式审查的自动化问题，提升了审查的精确度和效率，为电力行业的设备管理提供了先进的技术支持。
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公开(公告)号：CN119066148A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202410988246.8
申请日：2024-07-23
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 广西电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本发明提供了一种基于知识计算与服务引擎的场景匹配方法及系统，旨在通过自动化地分析和利用用户的情境信息来匹配相应的服务或推荐内容。这种方法涉及收集用户的情境信息，利用知识图谱进行实体链接和关系推理，从而确定与用户情境相匹配的服务或推荐内容。此外，系统还包括用户交互模块，用于接收并处理用户的反馈信息，以不断优化场景匹配的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118982314A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410977207.8
申请日：2024-07-19
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06Q10/10 , G06N20/10 , G06F18/243 , G06N5/01 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种智能评审的审查流程工单数据处理方法及系统，涉及数据优化领域，包括将接收的审查流程工单数据进行预处理，并传输至智能评审系统；利用机器学习算法对清理后的数据进行分类和标签化，得到规整化审查流程工单数据；将规整化审查流程工单数据与工单信息关联，形成审查流程工单信息联系数据；通过决策树算法对审查流程工单信息联系数据进行评估和决策，并提供即时反馈。本发明通过预处理和清理数据的自动化，提高审查效率，减少处理时间和错误率；利用机器学习算法对数据进行分类和标签化，提升审查准确性；与工单信息关联的规整化数据使得审查流程更为全面；通过决策树算法对信息联系数据进行评估和决策，系统提供即时反馈。
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公开(公告)号：CN118674031A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410976135.5
申请日：2024-07-19
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 广西电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了主网设备标准的语义知识库构建方法，涉及主网运检技术领域，包括以下步骤：收集数据、数据清洗、语义表示、实体识别、关系抽取、知识融合、验证与评估和持续更新。本发明通过采用收集数据、数据清洗和知识融合的方法，可以确保收集到的数据全面、准确，并且符合主网设备标准知识库的构建需求，并且可以帮助确保清洗后的数据质量高、准确性强，为构建主网设备标准语义知识库奠定坚实基础，知识融合能够整合来自不同来源的知识，构建出高质量、全面的主网设备标准知识库，为用户提供更有力的信息支持，更加有效的提高了主网设备的工作效率，以及对接收的知识数据进行快速有效的分析。
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公开(公告)号：CN118114937A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410297097.0
申请日：2024-03-15
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06Q10/0631 , G06N5/022 , G06N5/04 , G06F16/36
Abstract: 本发明涉及新能源技术领域，且公开了新能源领域知识图谱驱动的智能决策支持系统，包括新能源领域知识图谱构建模块、用户输入解析模块、知识检索推理模块、决策建议输出模块和系统学习优化模块，所述新能源领域知识图谱构建模块负责收集、整理和分类新能源领域的知识和技术，通过设置了新能源领域知识图谱构建模块、用户输入解析模块、知识检索推理模块、决策建议输出模块和系统学习优化模块，通过上述几个模块的协同作用，本发明提供的新能源领域知识图谱驱动的智能决策支持系统能够实现自动、快速、准确地为用户提供新能源领域的决策支持服务，提高新能源领域的决策效率和准确性，为新能源技术的发展和应用提供有力支持。
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公开(公告)号：CN117762944A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311837060.4
申请日：2023-12-28
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/2455 , G06F16/23 , G06F9/50 , G06F21/44
Abstract: 本申请公开了一种电力设备认证标准信息查询优化方法及系统，用于解决在传统的电力设备认证信息查询过程中，存在着查询效率低下、响应速度慢以及服务器负载不均衡的问题，具体为基于标准数据化知识库的电力设备认证信息查询优化方法。本申请，通过对数据结构和算法的优化，引入缓存机制、更新机制以及分布式存储与计算技术创新，有效改善了电力设备认证信息查询的效率和响应速度，能够提高查询效率、加快响应速度，同时优化缓存和更新策略，实现均衡访问负载，从而提升电力设备认证信息查询的效果和性能，为电力行业相关人员提供了便捷的查询工具，改善了信息查询的用户体验。
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公开(公告)号：CN117725107A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311747589.7
申请日：2023-12-18
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06F16/2457 , G06N5/01 , G06N20/00 , G06Q10/04 , G06F16/215 , G06F16/22
Abstract: 本发明公开了一种基于标准指标的设备精准检索方法及系统，包括：采集设备数据并建立标准指标，构建设备信息的数据库；建立设备检索模型，利用设备检索模型分析用户需求数据，列出符合条件的设备信息；将符合条件的设备信息进行可视化展示并收集反馈信息，完成设备检索。本发明方法通过采集设备数据与建立精确的标准指标，结合随机森林算法精细分析用户需求，提高了检索的效率和准确性。用户通过反馈调整偏好权重，使得设备推荐更加贴合个人需求，增强了用户体验，同时为企业节约了大量资源，提高了市场响应速度，系统不断学习并优化推荐算法，提高了设备推荐的适应性和动态性，从而在提升用户满意度的同时，也增强了企业的竞争力和市场敏锐度。
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