公开(公告)号：CN114611903A

公开(公告)日：2022-06-10

申请号：CN202210203482.5

申请日：2022-03-03

Applicant: 国家电网有限公司大数据中心

Inventor： 姚黎明 ,  任英杰 ,  尚忠义 ,  杨畅 ,  武丽莎 ,  刘海峰 ,  聂玲

IPC: G06Q10/06 ,  G06F16/906

Abstract: 本发明提供了一种基于信息熵赋权的数据传输动态配置方法和系统，包括：获取待传输的量测数据；计算量测数据在预先构建的量测数据优先级评价指标体系中各指标的值，并计算各指标的信息熵；基于信息熵和各指标的值，对量测数据进行分类，并根据分类结果对量测数据进行传输；本发明选取了适当的指标体系作为对量测数据进行分类的依据，使用信息熵对量测数据进行分类，并根据分类结果对量测数据进行传输，使得链路不易产生传输堵塞、负载不均衡等问题。

公开(公告)号：CN113536013A

公开(公告)日：2021-10-22

申请号：CN202110618244.6

申请日：2021-06-03

Applicant: 国家电网有限公司大数据中心

Inventor： 程志华 ,  高灵超 ,  陈振宇 ,  王路涛 ,  李博 ,  李继伟 ,  王家凯 ,  吕宏伟 ,  聂玲 ,  郑菲

IPC: G06F16/583 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F40/216

Abstract: 本发明提出了一种跨媒体图像检索方法及系统，包括：获取数据库中所有图片和待检索的文本标题；将所述图片输入到预先构建的图片标题生成模型，得到所述图片对应的文本标题，并将所述图片与所述图片对应的文本标题以对的形式更新数据库中原始图片；采用文本匹配的检索方法从更新后的数据库中检索所述待检索的文本标题对应的图片；其中，所述图片标题生成模型是基于卷积神经网络‑循环神经网络进行训练，并采用强化学习方法对所述图片标题生成模型的参数优化后得到。本发明的技术方案采用卷积神经网络—循环神经网络进行训练，得到了实体之间的关系，并采用强化学习方法对图片标题生成模型的参数进行优化，提高了检索的效率。

公开(公告)号：CN111159180A

公开(公告)日：2020-05-15

申请号：CN201911308080.6

申请日：2019-12-18

Applicant: 国家电网有限公司大数据中心

Inventor： 梁云丹 ,  高灵超 ,  周春雷 ,  王宏刚 ,  聂玲 ,  姚黎明 ,  何笛 ,  宋文婷

IPC: G06F16/22 ,  G06F16/25 ,  G06F16/215 ,  G06F16/27 ,  G06F16/28 ,  G06F16/2457

Abstract: 本发明提供了一种基于数据资源目录构建的数据处理方法及系统，所述方法包括：对从各数据资源目录构建中采集到的电力信息化大数据进行分类并按数据类型存储；根据业务需求以及各数据资源目录构建从按数据类型存储的数据中选择出相应的数据，集中存储并进行处理，形成业务数据；将所述业务数据提供给用户；其中，所述数据资源目录构建基于数据库种类进行存储；所述数据类型包括模型数据、运行数据和统计分析数据。本发明提高了调控大数据在多个方面不同业务的数据性能。

公开(公告)号：CN114826656A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210238103.6

申请日：2022-03-11

Applicant: 国家电网有限公司大数据中心

Inventor： 任英杰 ,  姚黎明 ,  尚忠义 ,  杨畅 ,  刘海峰 ,  武丽莎 ,  陈玉华 ,  聂玲

IPC: H04L9/40 ,  H04L9/32 ,  H04L9/08

Abstract: 本发明提供一种数据链路可信传输方法和系统，包括：消息发送方采用对称加密和非对称加密混合加密及签名的方式，对待发送的原始数据进行加密及签名，并将加密及签名处理后的密文块以及采用非对称加密处理后的对称加密密钥通过数据链路发送给消息接收方；消息接收方基于对称加密密钥对所述密文块进行解密并验签，若验签成功则接收数据成功；本发明保留了对称加密速算法实现性能快、便于大批量数据加密的优点和非对称加密算法安全性能更高、存储空间占用小、带宽要求低和便于密码管理等优点，同时辅以数字签名，使数据传输链路的安全性和可信性得到了充分保障，保证传输链路中数据的完整性、机密性和不可否认性。

公开(公告)号：CN113536013B

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202110618244.6

申请日：2021-06-03

Applicant: 国家电网有限公司大数据中心

Inventor： 程志华 ,  高灵超 ,  陈振宇 ,  王路涛 ,  李博 ,  李继伟 ,  王家凯 ,  吕宏伟 ,  聂玲 ,  郑菲

IPC: G06F16/583 ,  G06N3/044 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F40/216

Abstract: 本发明提出了一种跨媒体图像检索方法及系统，包括：获取数据库中所有图片和待检索的文本标题；将所述图片输入到预先构建的图片标题生成模型，得到所述图片对应的文本标题，并将所述图片与所述图片对应的文本标题以对的形式更新数据库中原始图片；采用文本匹配的检索方法从更新后的数据库中检索所述待检索的文本标题对应的图片；其中，所述图片标题生成模型是基于卷积神经网络‑循环神经网络进行训练，并采用强化学习方法对所述图片标题生成模型的参数优化后得到。本发明的技术方案采用卷积神经网络—循环神经网络进行训练，得到了实体之间的关系，并采用强化学习方法对图片标题生成模型的参数进行优化，提高了检索的效率。