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公开(公告)号:CN119128154A
公开(公告)日:2024-12-13
申请号:CN202411232854.2
申请日:2024-09-04
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/30 , G06F40/211 , G06F40/253 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/084
Abstract: 一种融合语义和句法信息的实体关系抽取方法属于语言处理技术领域。本发明通过学习句子中的信息,实现了语义和句法信息的融合,提升了实体间关系分类的准确性。本发明主要通过结合外部语法器与词向量信息,使用自注意力池化层的图卷积神经网络与残差收缩网络减少文本中噪声的影响,提升实体间长距离依赖。同时,使用插值预测的方式计算损失,完善BERT与图神经网络的交互。通过实验表明,本发明充分融合语义向量和句法结构信息,使得关系抽取效果相较于其他基准模型得到了显著提升,减轻了句子内实体间长距离关系识别率底及含有的噪声问题。
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公开(公告)号:CN116703491A
公开(公告)日:2023-09-05
申请号:CN202310725945.9
申请日:2023-06-19
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06Q30/0283 , G06Q30/0202 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本发明针对电力市场交易中引入偏差电量结算与考核办法后,偏差考核已成为竞价结果之后影响售电公司利润的最关键因素之一,由于偏差电量过大会造成企业被处罚的问题,提出计及负荷率水平的电力市场偏差电量定价方法。首先,以售电量时间序列为基准,提出基于线性回归的电力市场售电量预测方法,实现对未来每月发电量的预测。然后根据用户负荷率水平,提出电力市场偏差电量定价方法,依据负荷率的变化确定对应的电价,最后根据电量的偏差率对用电企业设立一定的惩罚机制,从而确保电力偏差在要求的范围内。
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公开(公告)号:CN116740423A
公开(公告)日:2023-09-12
申请号:CN202310603705.1
申请日:2023-05-26
Applicant: 国网黑龙江省电力有限公司牡丹江供电公司 , 东北电力大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/772 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明针对传统的配电室运检模式为人工定期运检,无法及时发现配电室异常情况,对配电及用户用电带来较大的隐患的问题,提出一种配电室烟雾异常自动识别方法与系统。首先,通过收集大量真实烟雾图像作为训练模型的训练集,采集一定数量的真实配电室烟雾异常图像作为测试模型性能的测试集;然后,为更好的提取烟雾的特征,在Backbone网络中添加SE注意力机制,将待提取的烟雾特征更好的体现出来;最后,为了解决烟雾形状、大小不固定,先验信息不准确的问题,利用Kmeans++聚类算法来生成锚框,在模型中加入动态锚盒模块,并在网络训练过程中动态更新锚盒的大小和位置。
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