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公开(公告)号：CN114866352B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210785934.5
申请日：2022-07-06
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 烟台海颐软件股份有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 一种保护工业互联网数据隐私和完整性的方法及程序产品，属于信息安全的技术领域，首先利用‑差分隐私机制保证数据的敏感信息仅发生可控泄露，实现工业互联网数据的隐私性保障；然后，设计基于有约束最优化方法的攻击模型及最优数据完整性攻击策略；接着，研发一种系统状态预测机制，估计被控系统的实时状态，并设计基于可变辅助矩阵的数据完整性攻击检测方法，以检测多种数据完整性攻击，实现工业互联网数据的完整性保护。
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公开(公告)号：CN114866352A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210785934.5
申请日：2022-07-06
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 烟台海颐软件股份有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 一种保护工业互联网数据隐私和完整性的方法及程序产品，属于信息安全的技术领域，首先利用‑差分隐私机制保证数据的敏感信息仅发生可控泄露，实现工业互联网数据的隐私性保障；然后，设计基于有约束最优化方法的攻击模型及最优数据完整性攻击策略；接着，研发一种系统状态预测机制，估计被控系统的实时状态，并设计基于可变辅助矩阵的数据完整性攻击检测方法，以检测多种数据完整性攻击，实现工业互联网数据的完整性保护。
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公开(公告)号：CN119003744A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411487039.0
申请日：2024-10-24
Applicant: 烟台海颐软件股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/38 , G06F40/186 , G06F40/226
Abstract: 本发明属于电力数据治理技术领域，具体涉及一种基于KCMAP的电力数据治理可信规划工作流方法，包括：面向电力数据治理设计知识组织结构并构建领域知识库且向量化存储；设计多阶知识prompt构建DR‑RAG模型从向量库中检索知识片段并利用LLM合成领域流程；设计知识能力匹配智能体，将领域流程知识与可用智能体基于智能体能力规约进行匹配，并修正领域流程知识；设计任务可信规划智能体，对电力数据治理作业基于领域知识流程进行分解和规划，生成任务计划；设计两阶段验证机制，确保任务计划的合理性与调度执行的准确性。
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公开(公告)号：CN117763305A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311729543.2
申请日：2023-12-15
Applicant: 烟台海颐软件股份有限公司
IPC: G06F18/20 , G06F18/232 , G06F18/243 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种计及行为共性的电力时序数据异常检测与修复方法，包括如下步骤：根据电力时序数据进行行为共性分析，获取到电力时序数据的群体聚类结果；根据电力时序数据计算时序异常得分，生成所有数据的异常得分集合；根据聚类结果和异常得分集合，进行计及行为共性的电力时序数据异常识别；根据异常识别结果和聚类结果，进行计及行为共性的电力时序数据异常修复。本发明从行为共性分析、时序异常评估、异常值修复三方面提出了创新性方案，有效提高了对于电力时序数据的异常检测与修复的准确度，解决了现有方法难以精准识别异常并修复的问题，这一完整流程对电力系统中的智能数据治理具有重要意义。
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公开(公告)号：CN116128544A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211642952.4
申请日：2022-12-20
Applicant: 烟台海颐软件股份有限公司
IPC: G06Q30/0201 , G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种电力营销异常营业数据的主动稽核方法和系统，所述方法包括：计算给定待稽核数据中各分类属性间的信息增益率，分析分类属性业务关联；基于分类属性间的相关性分析结果，对存在显著相关性的属性进行拼接，形成新的混合数据；基于新的混合数据，对分类属性进行频数特征变换，生成能够直接输入模型训练的属性特征数据；基于属性特征数据，以增强孤立森林算法为基础构建并训练增强孤立森林模型；以训练好的增强孤立森林模型为基础，计算电力营销营业数据的异常评分；基于电力营销营业数据的异常评分，自适应判别异常群体，得到自适应异常结果；根据输出的自适应异常结果，将其与电力营销营业数据相结合，输出最终的异常判别结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119782534A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510293056.9
申请日：2025-03-13
Applicant: 烟台海颐软件股份有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F16/3329 , G06F16/36 , G06F16/335 , G06F16/334 , G06F40/30 , G06N5/022 , G06N5/04 , G06N3/0455 , G06Q50/06
Abstract: 一种电力行业智能问答多知识库分类优化方法及其系统，涉及电力行业知识库优化领域。为了解决现有的知识库不能适用于电力行业知识库、分类准确性差、检索结果和回答质量差的缺陷，根据电力企业实际业务的划分把电力知识库进行分类，形成多个知识库；通过大语言模型输出初始结果；收集用户的反馈并对负反馈进行错误溯源定位；构建案例库并对案例进行分类管理；根据多源分类验证结果，将有用户反馈的query存入对应案例库；对案例query的权重进行计算并排序；设计并生成分类提示词结构，指导大语言模型对用户的query进行分类优化。本发明主要用于对电力行业智能问答多知识库分类进行优化。
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公开(公告)号：CN119003744B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411487039.0
申请日：2024-10-24
Applicant: 烟台海颐软件股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/334 , G06F16/38 , G06F40/186 , G06F40/226
Abstract: 本发明属于电力数据治理技术领域，具体涉及一种基于KCMAP的电力数据治理可信规划工作流方法，包括：面向电力数据治理设计知识组织结构并构建领域知识库且向量化存储；设计多阶知识prompt构建DR‑RAG模型从向量库中检索知识片段并利用LLM合成领域流程；设计知识能力匹配智能体，将领域流程知识与可用智能体基于智能体能力规约进行匹配，并修正领域流程知识；设计任务可信规划智能体，对电力数据治理作业基于领域知识流程进行分解和规划，生成任务计划；设计两阶段验证机制，确保任务计划的合理性与调度执行的准确性。
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公开(公告)号：CN116128544B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202211642952.4
申请日：2022-12-20
Applicant: 烟台海颐软件股份有限公司
IPC: G06Q30/0201 , G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种电力营销异常营业数据的主动稽核方法和系统，所述方法包括：计算给定待稽核数据中各分类属性间的信息增益率，分析分类属性业务关联；基于分类属性间的相关性分析结果，对存在显著相关性的属性进行拼接，形成新的混合数据；基于新的混合数据，对分类属性进行频数特征变换，生成能够直接输入模型训练的属性特征数据；基于属性特征数据，以增强孤立森林算法为基础构建并训练增强孤立森林模型；以训练好的增强孤立森林模型为基础，计算电力营销营业数据的异常评分；基于电力营销营业数据的异常评分，自适应判别异常群体，得到自适应异常结果；根据输出的自适应异常结果，将其与电力营销营业数据相结合，输出最终的异常判别结果。
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公开(公告)号：CN117454188A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311095887.2
申请日：2023-08-29
Applicant: 烟台海颐软件股份有限公司
IPC: G06F18/22 , G06F40/30 , G06F40/216 , G06F40/289
Abstract: 本发明公开了一种基于标准数据元的多策略数据治理规则适配方法及系统，该方法包括：数据准备；进行字段定义匹配；进行特殊字段匹配；进行语义相似度匹配，根据LCS相似度和余弦相似度完成语义相似度匹配；进行编码信息匹配；进行算法匹配结果推荐；进行推荐结果审核研判；输出最终匹配结果。本发明通过在系统中引入“标准数据元”的概念，建立数据元与标准数据元间的映射关系，并结合标准数据元与通用规则、标准参考数据之间的映射关系，实现数据元与通用规则、标准参考数据的自动绑定，生成数据标准规则，从而实现数据元与标准规则的适配。
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公开(公告)号：CN117131449A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311087471.6
申请日：2023-08-28
Applicant: 烟台海颐软件股份有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2415 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06F18/15 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种面向数据治理的具有传播学习能力的异常识别方法及系统，该方法包括：配置文件加载，读取待检测数据，且区分为数值型字段和分类型字段；对待检测数据进行预处理，获取到采样区间和初始标签；根据采样区间进行数据采样，结合交互标记操作，训练字段级异常分类器与记录级异常分类器；利用训练好的字段级异常分类器和记录级异常分类器分别对待检测数据进行字段级异常识别和记录级异常识别，输出异常数据。本发明依据采样算法抽取有代表性的数据，通过系统中集成的用户交互模块对数据进行标注，通过标签传播扩展标签数量，大幅减少所需标签数据的数量，训练有监督的分类模型并结合主动学习提升混合数据异常识别的准确性。
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