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[发明专利]一种基于市场出清模型的业务交易方法及装置-CN202310929055.X在审
发明人：熊玮;黄海煜;王春明;张梦雅;何蕾;包铁;张衡 -专利权人：武汉跨克信息技术有限公司;国家电网有限公司华中分部;北京科东电力控制系统有限责任公司
申请日： 2023-07-26 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06Q40/04 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于市场出清模型的业务交易方法及装置，涉及交易预测技术领域，该方法包括以下步骤：构建考虑负荷测资源的市场出清模型；运行市场出清模型，对出清过程中的阻塞节点以及阻塞时段进行标记；利用电网历史潮流信息、历史拓扑关系预测对应阻塞时段的实际拓扑关系；对阻塞节点下的负荷进行优先出清，基于阻塞环节情况判断是否对市场出清模型进行迭代；基于迭代完成的市场出清模型，获得电源测出清量价以及负荷侧出清结果。本申请结合负荷侧资源情况构建市场出清模型，进而对模型进行迭代，获得电源测出清量价以及负荷侧出清结果，为业务交易提供数据参考。
一种基于市场出清模型业务交易方法装置

[发明专利]一种知识图谱问答方法及装置-CN202010512399.7有效
发明人：彭涛;崔海;刘露;包铁;王上;张雪松;梁琪 -专利权人：吉林大学
申请日： 2020-06-08 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请提供一种知识图谱问答方法及装置，该方法包括：接收问题语句，并识别问题语句的实体提及和问题模式；在预设的知识图谱中检索与实体提及相关的主语实体作为候选实体；获取知识图谱中候选实体的谓语关系，并计算问题模式与候选实体的谓语关系间的语义相似度；将知识图谱中，语义相似度最大的候选实体和谓语关系所对应的宾语实体作为问题语句的答案。本申请能够对问题语句的问题模式和知识图谱的谓语关系进行语义的联合分析，从而识别出知识图谱中语义最相关的宾语实体作为答案，从而提高问答结果的准确率。
一种知识图谱问答方法装置

[发明专利]一种面向负荷侧资源的电网调控需求计算方法及系统-CN202310749810.6在审
发明人：肖飞;崔勇;吴贵烘;何正鑫;王璇;肖望;刘闯;包铁;何蕾;迟耀东;邢健;刘杨 -专利权人：国网上海市电力公司;国网电力科学研究院有限公司;北京科东电力控制系统有限责任公司;国家电网有限公司
申请日： 2023-06-21 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向负荷侧资源的电网调控需求计算方法及系统，属于电网调控技术领域，包括：获取电网日前计划类数据；根据电网日前计划类数据计算负荷侧资源的日前调控需求量；获取电网日内计划类数据；根据电网日内计划类数据计算负荷侧资源的日内调控需求量；获取电网实时计划类数据；根据电网实时计划类数据计算负荷侧资源的实时调控需求量；根据负荷侧资源的日前、日内及实时调控需求量、计算负荷侧资源的电网调控总需求；通过获取电网日前、日内及实时计划类数据，并计算出负荷侧资源的日前、日内及实时调控需求量，再计算负荷侧资源的电网调控总需求，以实现针对负荷侧资源的调控，优化对负荷侧资源的调度管理。
一种面向负荷资源电网调控需求计算方法系统

[发明专利]一种电力短期负荷预测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310535802.1在审
发明人：王岗;樊海峰;毕明德;黄成;范旖晖;刘闯;包铁;何蕾;刘杨;邢健;马桂尧;迟耀东;肖望 -专利权人：国网江苏省电力有限公司;国网电力科学研究院有限公司;北京科东电力控制系统有限责任公司;国家电网有限公司
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种电力短期负荷预测方法、装置、电子设备及存储介质，属于电力预测技术领域，方法包括：根据预获取的负荷影响因素历史数据，创建样本特征；利用所述样本特征，构建获取无偏差补偿回归模型；利用所述无偏差补偿回归模型预测负荷，并根据预测结果对所述样本特征进行更新，获取更新后的样本特征；利用所述更新后的样本特征，构建获取偏差补偿回归模型；利用所述偏差补偿回归模型，基于预获取的预测日负荷影响因素数据，获取预测日负荷。该方法能够提高电力短期负荷预测的准确度。
一种电力短期负荷预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于Reptile的元学习开放世界知识图谱补全方法-CN202310721070.5在审
发明人：彭涛;毕海嘉;邓金;包铁;刘露 -专利权人：吉林大学
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明涉及知识图谱补全技术领域，具体是基于Reptile的元学习开放世界知识图谱补全方法，所述方法包括：S1、获取待补全的开放知识图谱以及其中的实体和关系的文本描述；S2、将待补全的开放知识图谱按照任务关系的不同，按照比例划分为元训练集、元验证集和元测试集；S3、经过若干批次的训练获得少样本开放世界知识图谱补全模型；S4、通过任务关系的少量样本，对步骤S3得到的少样本开放世界知识图谱补全模型的参数进行快速更新，得到能够适应新任务的模型；S5、采用步骤S4得到的少样本开放世界知识图谱补全模型，对元测试任务进行补全，本发明能够建立可见实体与可见实体、不可见实体与可见实体之间的链接的目的。
基于 reptile 学习开放世界知识图谱方法

[发明专利]一种基于流水线的常微分方程求解方法及装置-CN202310712593.3在审
发明人：包铁;马琳;彭涛;张雪松;刘露 -专利权人：吉林大学
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明适用于仿真技术领域，提供了一种基于流水线的常微分方程求解方法及装置，该方法包括以下步骤：步骤S1：生成待求解任务；步骤S2：将待求解任务放入常微分方程任务池中的任务队列；步骤S3：将队列中的待求解任务分派到CPU或GPU或同时派发给CPU和GPU；步骤S4：对于同时需要CPU和GPU的常微分方程求解任务，同步器负责CPU和GPU之间的数据交换；步骤S5：将GPU进一步划分为若干子设备；步骤S6：每个子设备只负责一个常微分方程系统的求解或一个常微分方程系统内的并行计算过程修正，最后生成求解结果，本发明解决了目前市场上传统常微分方程求解算法GPU利用率较低的问题。
一种基于流水线微分方程求解方法装置

[发明专利]一种面向多模态知识图谱的实体对齐方法及装置-CN202310713623.2在审
发明人：包铁;邵斐;彭涛;毕海嘉;刘露 -专利权人：吉林大学
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明适用于知识图谱技术领域，提供了一种面向多模态知识图谱的实体对齐方法及装置，该方法包括以下步骤：将两个待对齐的多模态知识图谱作为模型的输入；使用GCN对知识图谱结构进行建模，生成知识图谱的结构嵌入；还生成语义嵌入；根据结构嵌入计算余弦相似度得到结构相似性矩阵，通过计算语义嵌入的余弦相似度得到语义相似性矩阵；通过可以动态调整权重的自适应特征融合策略将结构相似性矩阵和语义相似性矩阵融合成最终的实体相似性矩阵，根据实体相似性矩阵得到对齐结果；在得到的对齐结果中挑选可靠的对齐实体，重复迭代过程直至模型收敛，本发明解决了目前知识图谱实体对齐任务缺乏训练数据的问题。
一种面向多模态知识图谱实体对齐方法装置

[发明专利]一种基于噪声优化与属性融合的实体对齐方法-CN202310720797.1在审
发明人：彭涛;毕海嘉;王若霖;包铁;刘露 -专利权人：吉林大学
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明适用于知识图谱技术领域，提供了一种基于噪声优化与属性融合的实体对齐方法，包括以下步骤：对实体种子集合进行噪声初始化，获得准确的噪声实体对；注入噪声感知优化生成器，在真实种子实体对的相关分布周围获取更多的噪声实体对；产生噪声实体对后，送入噪声感知优化鉴别器，鉴别出真实的种子实体对以及噪声实体对；噪声感知优化生成器与噪声感知优化鉴别器相互迭代，得到信任分数并与阈值θ进行比较得到纯净的标记数据；将获得的真实种子实体对，通过GCN进行结构嵌入，最终获取结构对齐模型。该方法利用噪声优化与属性结合的方式不仅降低了复杂程度，且提高了实体对齐的效果，在减少实验开销的基础上，获得具有优秀的实体对齐效果。
一种基于噪声优化属性融合实体对齐方法

[发明专利]一种面向复杂系统仿真的小型稠密矩阵的并行LU分解方法-CN202310721329.6在审
发明人：包铁;彭涛;雷新丽;张雪松;刘露 -专利权人：吉林大学
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明适用于建模仿真与并行计算交叉技术领域，提供了一种面向复杂系统仿真的小型稠密矩阵的并行LU分解方法，包括以下步骤：将所有子矩阵中索引相同的元素在大矩阵中重新进行排列组合，对于任意两个顺序邻接的子矩阵A(g),A(g+1)，重排后它们的元素在存储位置上也构成邻接关系；寄存器缓存；数据读取；基于寄存器regA对矩阵做LU分解；数据写回主存：LU分解完成后，将寄存器regA中处理完成的数据写回主存。该方法通过利用内存合并访问和数据重组，使用寄存器缓存技术有效地减少全局内存访问次数，提高有效计算时间占比，大幅提升分解效率，填补了对小型稠密矩阵并行LU分解效率低的空白。
一种面向复杂系统仿真小型稠密矩阵并行 lu 分解方法

[发明专利]一种基于注意力机制的知识图谱预测方法-CN202310721138.X在审
发明人：彭涛;毕海嘉;王斌岩;包铁;刘露 -专利权人：吉林大学
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明适用于知识图谱技术领域，提供了一种基于注意力机制的知识图谱预测方法，包括以下步骤：加载训练集三元组数据，获取小样本关系及其对应的头尾实体对；生成小样本关系的头尾实体的邻居集合；利用图注意力网络聚合小样本关系的半邻域表示；通过Transformer融合邻域信息，生成小样本关系表示；计算评分函数；计算损失函数；通过梯度下降方法最小化损失函数训练模型参数。该方法通过图注意网络融合实体的一跳邻域信息，从而获得实体的邻域表示，并从相关实体的邻域表示中获取长尾关系的有效表示，减少了稀疏邻域带来的噪声影响。使用Transformer关系聚集器获取融合邻域信息的小样本关系表示，实现小样本关系更为准确的表达。
一种基于注意力机制知识图谱预测方法

[发明专利]一种基于实体结构特征的长尾实体对齐方法-CN202310721284.2在审
发明人：包铁;王俊懿;彭涛;毕海嘉;刘露 -专利权人：吉林大学
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明适用于实体对齐领域，提供了一种基于实体结构特征的长尾实体对齐方法，包括：按照比例随机划分训练集和测试集；随机初始化实体和关系嵌入，并将两个知识图谱的实体和关系嵌入到相同的向量空间中；利用实体嵌入和关系嵌入分别计算头实体和尾实体的投影表示；计算所有三元组中实体的上下文表示；基于上下文向量表示，计算向量之间的距离，对计算得到的距离使用全局最优的对齐策略，得到新的对齐实体对；将对齐实体对加入对齐集合，并基于该集合补全知识图谱三元组，该方法以处理知识图谱中存在的一对多关系以及复杂关系模式的问题，可以有效地减少长尾实体数量，有利于提高实体对齐的准确度。
一种基于实体结构特征长尾对齐方法

[发明专利]一种基于小波变换和卷积神经网络的时序分类方法-CN202310721323.9在审
发明人：彭涛;毕海嘉;于博;包铁;刘露 -专利权人：吉林大学
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明涉及时间序列分类技术领域，具体是一种基于小波变换和卷积神经网络的时序分类方法，所述方法包括以下步骤：S1、对多维时间序列进行降维，得到一维时间序列；S2、将一维输入时间序列，经过小波变换变为近似分量cA和细节分量cD；S3、通过卷积神经网络CNN分析模型，得到CNN‑cA卷积和CNN‑cD卷积；S4、对两组特征矩阵进行融合，得到一个特征矩阵；S5、将融合得到的特征矩阵输入线性岭回归分类器进行分类，得到原始时间序列的分类标签，本发明基于小波变换和卷积神经网络的时序分类方法，大大降低了算法的训练时间和成本，对不同领域的时间序列数据都有良好的泛化性能，能适应各种领域的时间序列分类任务。
一种基于变换卷积神经网络时序分类方法

[发明专利]一种基于数理统计的自承认技术债检测方法-CN202310624963.8在审
发明人：包铁;袁梦;彭涛;甘露;宋伟 -专利权人：吉林大学
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于数理统计的自承认技术债检测方法，包括：获取源代码注释数据集，用于预训练深度学习语言分类模型，源代码注释数据集包括源代码注释和源代码注释的技术债标签；模型包括关键词匹配模型和利用源代码注释数据集完成预训练的深度学习语言分类模型；根据源代码注释中的关键词数理统计结果，以及检测环境的约束条件选择模型中的一个执行自承认技术债的检测；将新的待检测注释数据输入到S2选择的模型中执行自承认技术债的检测，输出的结果为新的待检测注释数据是否为自承认技术债的结果。本发明根据不同检测环境和待检测数据集特点，选择合适的模型，综合发挥不同类别检测模型的优势，达到了更好的检测效果。
一种基于数理统计承认技术检测方法

[发明专利]含规模化多类型调节资源参与的电力系统运行优化方法及系统-CN202310730245.9在审
发明人：王岗;樊海峰;毕明德;黄成;范旖晖;刘闯;包铁;何蕾;刘杨;邢健;迟耀东;肖望 -专利权人：国网江苏省电力有限公司;国网电力科学研究院有限公司;北京科东电力控制系统有限责任公司;国家电网有限公司
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： H02J3/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种含规模化多类型调节资源参与的电力系统运行优化方法及系统。方法包括：获取电力系统运行时段内多类型调节资源相关的约束条件；采用鲁棒优化法处理可再生能源出力的不确定性，将所述约束条件转换为鲁棒约束条件；获取电力系统运行总费用最小的目标函数；在所述鲁棒约束条件下对目标函数进行求解，得到系统运行时段内各调节资源的运行计划。本发明能够在增强可再生能源出力消纳的同时，有效降低系统运行总费用，旋转备用约束为系统留有一定的装机容量，保证了系统运行的可靠性。
规模化类型调节资源参与电力系统运行优化方法系统

[发明专利]一种面向对话系统中的自然语言理解方法及装置-CN202110632046.5有效
发明人：刘露;王乃钰;包铁;张雪松;彭涛 -专利权人：吉林大学
申请日： 2021-06-07 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明属于智能对话技术领域，具体为一种面向对话系统中的自然语言理解方法及装置，包括是词嵌入层、编码表示层和联合学习层，其结构合理，明基于收集的特定领域数据集与1)原始的BERT‑WWM模型2)原始的ERNIE模型3)基于预训练的联合学习模型4)知识蒸馏后的3层BERT‑WWM模型。四个模型进行了对比实验，在特定领域数据集上，3)模型在意图分类准确率和槽位识别F1两个性能指标上均好于1)和2)模型，而经过知识蒸馏后的4)模型参数规模大大减少，推理延迟也有效减低，且性能损失较小。
一种面向对话系统中的自然语言理解方法装置

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