专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]智能工厂的一体化数据应用系统-CN202110634426.2在审
  • 毕得 - 清华大学
  • 2021-06-07 - 2021-08-17 - G06F16/22
  • 本公开提供了一种智能工厂的一体化数据应用系统,包括:数据采集模块,用于实时采集企业的异构数据,数据处理模块,用于对实时采集到的该异构数据进行存储,并对存储的异构数据进行数据分析,数据应用模块,用于根据该企业的业务需求和/或应用需求,从该数据处理模块中获取相应的异构数据,并根据该相应的异构数据用于实现该企业的业务需求和/或应用需求。
  • 智能工厂一体化数据应用系统
  • [发明专利]一种数据的处理方法、装置及电子设备-CN201911073013.0有效
  • 汤俊良;刘晓舟;林海东 - 北京字节跳动网络技术有限公司
  • 2019-11-05 - 2023-03-24 - G06F16/25
  • 本公开实施例中提供了一种数据的处理方法、装置及电子设备,该方法包括:获取异构数据,所述异构数据包括数据结构不同的数据;将所述异构数据进行转换,得到具有预设数据结构的数据;利用已有的所述具有预设数据结构的数据训练初始判断模型,得到最终判断模型;将待判断的异构数据输入至所述最终判断模型,通过所述最终判断模型对所述待判断的异构数据进行判断,得到判断结果,完成对所述待判断的异构数据的处理。通过本公开的处理方案,完成了对异构数据的处理,将其整合为同一种存储形式或者存储结构的数据,利用整合后的数据可以从整体上反映了系统的运行情况,方便了相关人员对于系统的了解。
  • 一种数据处理方法装置电子设备
  • [发明专利]一种基于多目标优化算法的模裁决负反馈系统-CN202210738152.6在审
  • 邱启仓;梁元;姚少峰;陈福辉;石玉 - 之江实验室
  • 2022-06-28 - 2022-07-29 - H04L9/40
  • 本发明公开了一种基于多目标优化算法的模裁决负反馈系统,包括模裁决模块和负反馈优化模块;模裁决模块包含异构池单元和模裁决器;异构池单元含有至少3个异构SDN控制器;模裁决器对所述异构SDN控制器的输出结果集合的流表中的信息分布进行一致性裁决;负反馈优化模块在模裁决器发现扰动时,模裁决器将裁决结果以及异构SDN控制器的输入集合的流表中的信息分布传递至负反馈优化模块,并通过多目标优化算法对异构SDN控制器的选择权重动态调整,通过对总置信度、SDN控制器处理时间、清洗时长、处理时长的稳定性、资源消耗成本等因素产生较优选择策略对抗模裁决器扰动,实现异构SDN控制器的动态选取,提高了该系统的安全防御能力。
  • 一种基于多目标优化算法裁决负反馈系统
  • [发明专利]面向异构数据融合的智能服务应用平台和方法-CN201710193071.1有效
  • 郭志伟;张志祥;余尔坚 - 福州金瑞迪软件技术有限公司
  • 2017-03-28 - 2018-09-11 - G06F17/30
  • 本发明公开了一种面向异构数据融合的智能服务应用平台和方法,涉及数据融合应用领域。通过利用可视化技术实现异构数据采集和数据交易可定义,利用自动化技术,实现自动实时地采集与清洗异构数据,同时实时完成数据交易。采用可动态扩展的语义模板库,实现异构数据源之间语义映射,生成语义词典,实现语义清洗规则可定义,保证文本数据可在异构数据源之间语义自动转换,实现文本数据智能清洗和交易。该技术方案可以填补目前国内外非结构化异构数据的语义自动转换和交易这方面的空白,并且能广泛应用于国内的政府和企事业单位中,解决其存在的异构数据转换与交易的问题。
  • 面向多源异构数据融合智能服务应用平台方法
  • [发明专利]基于无监督全属性图的异构源时序异常检测方法-CN202111296531.6在审
  • 陈景龙;冯勇;訾艳阳 - 西安交通大学
  • 2021-11-03 - 2022-01-28 - G06N3/04
  • 本发明公开了一种基于无监督全属性图的异构源时序异常检测方法,从多台被监测设备获取健康运行状态下的异构源时序历史数据,并通过预处理得到异构源时序历史样本;构建图节点特征矩阵,结合源时序数据和先验知识生成邻接矩阵,实现异构源时序历史样本到图结构样本的转换,作为训练集;构建无监督全属性图异常检测模型,并使用训练集对模型进行优化;获取待分析设备的异构源时序数据,进行预处理、图结构样本转换以及数据增强操作,得到测试集本发明将源时序数据嵌入图卷积操作中,为不同设备上的异构源时序异常检测提供了一种有效且通用的方案。
  • 基于监督属性异构多源时序异常检测方法

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