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公开(公告)号：CN116502093B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310772340.5
申请日：2023-06-28
Applicant: 江苏瑞中数据股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/21 , G06V10/774 , G06V10/778 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于主动学习的目标检测数据挑选方法、装置，所述方法包括：将时序数据划分为多段子片段时序数据；使用目标模型，对每段子片段时序数据进行输出预测，得到相应的子片段预测输出；子片段预测输出包括多个样本预测结果，样本预测结果为样本数据的预测结果；计算样本预测结果的样本离散程度，并从多段子片段时序数据中筛选得到候选子片段时序数据；使用候选子片段时序数据，对目标模型进行多轮训练；计算各轮训练的训练预测结果的训练离散程度，并从候选子片段时序数据中筛选用于目标模型训练的训练数据。采用上述技术方案，可以从海量训练数据中，快速的查询得到对于训练更有帮助的训练数据，能减少标注的代价。
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公开(公告)号：CN116502093A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310772340.5
申请日：2023-06-28
Applicant: 江苏瑞中数据股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/21 , G06V10/774 , G06V10/778 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于主动学习的目标检测数据挑选方法、装置，所述方法包括：将时序数据划分为多段子片段时序数据；使用目标模型，对每段子片段时序数据进行输出预测，得到相应的子片段预测输出；子片段预测输出包括多个样本预测结果，样本预测结果为样本数据的预测结果；计算样本预测结果的样本离散程度，并从多段子片段时序数据中筛选得到候选子片段时序数据；使用候选子片段时序数据，对目标模型进行多轮训练；计算各轮训练的训练预测结果的训练离散程度，并从候选子片段时序数据中筛选用于目标模型训练的训练数据。采用上述技术方案，可以从海量训练数据中，快速的查询得到对于训练更有帮助的训练数据，能减少标注的代价。
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公开(公告)号：CN114493088A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111516537.X
申请日：2021-12-13
Applicant: 江苏瑞中数据股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明公开一种面向电力物联终端设备信息模型构建方法，包括将电力物联终端设备按照类型在广度维度划分；将电力物联终端设备的采集量测数据按照时间在深度维度划分；将电力物联终端设备的标签信息在静态信息维度划分；将电力物联终端设备的采集单元按照采样类别在动态信息维度划分；所述广度维度与静态信息维度和动态信息维度之间关联；所述动态信息维度与时间深度维度之间关联。本发明采用广度、深度、静态和动态信息的四维模型构建方式，将电力物联终端设备的数据范围、数据时间、设备标签和设备采集单元统一管理；通过树型结构、标签结构信息关联，避免传统关系模型导致的巨大资源开销问题；为电力物联终端设备的能源数字化转型提供支撑。
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公开(公告)号：CN113918570A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111253190.4
申请日：2021-10-27
Applicant: 江苏瑞中数据股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/23 , G06F16/2453 , G06F16/2455 , G06F16/25 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开一种面向电力二次设备的嵌入式实时数据库，从下而上依次包括存储层、模型层和应用层；所述存储层存储测点模型以及测点对应的量测数据，包括存储接口模块、轻量缓存模块、数据压缩模块、数据存储模块和资源优化模块；所述模型层存储设备物模型，并将物模型与存储层的测点模型关联，包括模型接口模块、模型算法模块和模型存储模块；所述应用层实现数据查询分析和通过对外接口实现模型的构建和数据接入。本发明实现轻量化的电力模型高度匹配，降低实时数据库在电力二次嵌入式设备环境下的内存及存储资源消耗；实现了测点数据的高效访问，避免了频繁的内存及CPU操作；极大地提升了系统安全性。
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公开(公告)号：CN117592368A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311600366.8
申请日：2023-11-28
Applicant: 江苏瑞中数据股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于双向长短时记忆网络模型的电量预测方法及系统，方法包括采集用户用电量数据；由于用电量数据不足，对采集的数据进行预处理；针对短期内用电量数据波动较为频繁，采用k折交叉验证法划分数据训练集和测试集；根据不同电压等级的用电量受到不同因素影响，调整双向长短记忆网络模型的特征输入；通过双向长短时记忆网络模型对数据进行训练，得到满足不同电压等级的用电量预测结果。通过均值替换法、最大最小归一化和切片分组进行数据处理，解决关键特征不够完整、数据量过小的问题，在双向长短时记忆网络模型的基础上采用k折交叉验证法调整模型的输入进行用电量预测，从而提高用电量预测的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116643731A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310790879.3
申请日：2023-06-30
Applicant: 江苏瑞中数据股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于JSON配置的低代码业务模型构建方法，步骤如下：基于JSON格式封装常用的软件代码，形成一套机制；符合规范的JSON定义通过低代码解译器和低代码渲染器将JSON配置转换成对应的组件，在页面上渲染出来；拖拽和配置封装好的组件，封装成具有一定业务应用价值的页面碎片‑切片；存取切片。本发明基于JSON格式封装常用的软件代码，形成一套机制，将JSON配置转换成对应的组件并在页面上渲染出来，基于本发明开发业务切片，能够实现业务不断沉淀，降低开发和维护的成本，提高业务自主性，减少沟通成本。
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公开(公告)号：CN117688030A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311690998.8
申请日：2023-12-11
Applicant: 江苏瑞中数据股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: G06F16/2453 , G06F16/22 , G06F16/25
Abstract: 本发明公开了一种基于物化内存的实时量测系统，包括源数据层，存储服务层和应用层；源数据层包括对象模型，述对象模型包括对象的模型属性数据和采集量测数据；存储服务层包括内存模型服务和实时数据库，内存模型服务包括模型存储模块、内存服务模块和内存模型服务API接口；模型存储模块用于提供模型属性数据的固化存储和物化加载功能；内存服务模块用于通过分段索引法实现面向对象属性检索；所述内存模型服务API接口用于统一对外提供面向对象的模型存储及访问接口；应用层用于获取相关对象模型，量测数据；本发明解决了传统关系数据索引存储资源占用过大的问题，提升了查询效率。
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公开(公告)号：CN116824295A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310709870.5
申请日：2023-06-15
Applicant: 江苏瑞中数据股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种针对Mixup数据增强的长尾数据处理方法及装置，方法包括：输入N对原始长尾数据集图片及其对应标签；通过模拟Beta分布得到一个服从Beta分布的参数θ，基于参数θ使用Mixup按比例结合两个样本，生成新样本；将新样本作为模型的输入，得到输出；基于θ计算使用Mixup后的类间间隔；将变换后的类间间隔应用到空间变换间隔损失函数，计算总损失并更新模型参数，完成模型的训练；利用训练好的模型对长尾分布的图像数据进行分类识别。本发明利用参数θ变换类间间隔，解决了长尾数据集中的重平衡损失函数与使用Mixup后收缩的类间间隔不匹配的问题，提高图像识别精度。
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公开(公告)号：CN115766728A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211297059.2
申请日：2022-10-20
Applicant: 江苏瑞中数据股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: H04L67/1004 , H04L67/1097
Abstract: 本发明公开了一种面向分布式工业时序数据库的数据负载均衡方法，步骤如下：获取分布式工业时序数据库集群中所有节点的未使用的存储资源大小；根据新增测点采集数据点的大小和数据的采集频率计算得到测点存储资源消耗的估计值；将待添加测点划分成和数据库集群中节点数量相同的若干组，并对每组测点的资源消耗估计值计算累加值，使得每组估计值累加值之间的比例和各节点未使用存储资源大小的比例趋近，按照分组结果将各组内的测点分配到对应节点中。本发明解决了现有方法导致的数据负载不均衡和存储资源浪费等问题，提升了分布式工业时序数据库的硬件资源利用率、数据负载的均衡性和可拓展性。
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公开(公告)号：CN117743178A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311794149.7
申请日：2023-12-25
Applicant: 江苏瑞中数据股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于RPA集群的移动应用程序自动测试方法，包括以下步骤：通过摄像头拍摄采集待测应用程序的图像、视频和音频数据；对采集的数据进行图像预处理；对预处理后图像中的屏幕区域进行精确裁剪；自主识别出图形控件和文本控件，将图形控件和文本控件合并后存入对应的控件集合中；利用加权随机控件调度算法从所述控件集合中随机选择一个或多个控件并将其对应的位置信息发送到机械臂集群调度模块；所述机械臂集群调度模块根据控件位置选择对应的机械臂执行指定的操作来模拟用户的操作行为，最终汇总测试结果生成测试报告。能够实现自主识别控件，测试覆盖的更全面，机械臂模拟人工操作自动生成测试报告，提高工作效率，节省人力。
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