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公开(公告)号:CN119782983A
公开(公告)日:2025-04-08
申请号:CN202411838641.4
申请日:2024-12-13
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心
IPC: G06F18/2433 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/22 , G06F18/21 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06Q50/06 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供了一种基于自适应深度学习的增量与存量数据识别方法及系统,包括:获取待识别序列;将所述待识别序列代入预先训练好的深度学习模型计算待识别序列和参考序列的特征向量,并计算待识别序列与参考序列的特征向量之间的欧式距离,进而确定待识别序列的标签,所述标签包括增量数据和存量数据;其中,深度学习模型包括:孪生网络和Transformer编码器;所述训练好的深度学习模型是基于历史存量数据和增量数据对孪生网络和Transformer编码器进行训练得到的。本发明采用训练好地深度学习模型可灵活应对设备升级、环境波动、用户行为变化等情况导致的识别效果不佳的问题,并可准确区分增量数据与存量数据。
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公开(公告)号:CN117932475A
公开(公告)日:2024-04-26
申请号:CN202311697640.8
申请日:2023-12-11
Applicant: 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 北京中电普华信息技术有限公司 , 国家电网有限公司大数据中心 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网黑龙江省电力有限公司
IPC: G06F18/243 , G06F18/214 , G06F18/22
Abstract: 本公开提供一种嫁接数据源的匹配方法及相关设备。该方法包括:获取待匹配数据源;基于多个预设维度计算候选数据源与所述待匹配数据源之间的相似度;基于所述预设维度的目标权重和对应的所述相似度的乘积之和,得到所述候选数据源的匹配得分;将所述匹配得分最大的所述候选数据源确定为与所述待匹配数据源相匹配的目标数据源,从而提高数据源之间的匹配准确性。
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