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[发明专利]一种变电站操作票智能生成方法、装置及平台-CN202010100908.5有效
发明人：陈铭;蒋奇;马力;赵灿辉;李芳洲;刘国建;王乾;和定繁;董朝理;潘魏;蒋羽鹏;张威;张旭;陈德凯;孙若峰;薛博水;马云;高祥;梁凯;周瑞;陈道杨;张毅;杨春孟;孙岩;王立峰;袁忠;陈进;杨珊;赖光林;李强;张羽翔;张浩博;张克宇;罗福强;刘冀;王泽瑞;谢佳伟;庾信;谢大庆;达志刚;罗军;浦朔 -专利权人：云南电网有限责任公司昆明供电局
申请日： 2020-02-19 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06Q10/10 文献下载
摘要：本申请公开了一种变电站操作票智能生成方法、装置及平台。所述方法包括获取调度指令的文本内容；获取语义解析模型；获取用户所在变电站一次接线图模型；根据语义解析模型和调度指令，生成调度指令的文本语义向量模型；根据文本语义向量模型和一次接线图模型，生成操作票文本。本申请通过人机接口，只需要输入调度指令文本，就可以分解出具体的调度操作步骤，并自动生成操作票，辅助现场作业人员完成开票工作。与传统基于专家系统实现智能开票的方法相比，基于深度学习技术的变电站智能生成票方法，是通过机器学习的方式，让机器自动学习并设计规则，摆脱了人为设计算法的过程，有利于提高变电站管理的人工智能化程度。
一种变电站操作智能生成方法装置平台

[实用新型]一种电力设备图像的打标签装置-CN201922348818.3有效
发明人：浦朔;罗军;赵文茂;郭超;李力;马孟勋;王正伟 -专利权人：云南云电同方科技有限公司
申请日： 2019-12-24 - 公布日： 2020-06-19 - 主分类号： G06F16/55 文献下载
摘要：本申请公开一种电力设备图像的打标签装置，采用图像采集、语音识别等技术，对电力设备图像进行连续一体化的电力设备图像采集及打标签动作，与传统人工进行图片数据采集及标注相比，工作效率高，准确率高，解放了大量的人力，有助于提升电力系统的智能化及自动化水平。
一种电力设备图像标签装置

[发明专利]图形数据资源管理的方法及其系统-CN201911271215.6在审
发明人：罗军;赵文茂;浦朔;马孟勋;李力 -专利权人：云南云电同方科技有限公司
申请日： 2019-12-12 - 公布日： 2020-04-21 - 主分类号： G06Q10/10 文献下载
摘要：本发明的图形数据资源管理的方法，属于电力系统的技术领域，解决现有技术的方法容易出现学习任务重复的情况，且学习后数据不能共享的技术问题。包括获取所建立的多个学习任务信息；根据终端用户所输入的学习信息分配与所述多个学习任务信息相关的任务信息；根据所述任务信息获取训练数据集，所述包括通用训练数据集，所述通用训练数据集能够获取电力系统中储存的第一图形数据；所述终端用户根据获取的第一图形数据进行学习；获取所述终端用户学习后的第二图形数据并储存。本发明用以完善电力系统学习的功能，满足人们对电力系统学习高效率的要求。
图形数据资源管理方法及其系统

[发明专利]基于决策树算法的坐席能力评估方法和装置-CN201910725342.2在审
发明人：张逸彬;张雪坚;肖颖婷;赵文茂;浦朔 -专利权人：云南电网有限责任公司信息中心
申请日： 2019-08-07 - 公布日： 2019-11-05 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本申请提供一种基于决策树算法的坐席能力评估方法和装置，该方法根据已知样本，利用决策树算法获得多条分裂路径，使得各条分裂路径对应唯一的分类结果；根据分类结果对应的分数，计算已知样本的坐席能力分数；利用聚类分析算法，将已知样本的坐席能力分数进行聚类，获得多个聚类等级。利用已知样本进行训练，获得分裂路径和聚类等级之后，即可确定未知样本所属分类结果，通过未知样本所属分类结果，计算未知样本的坐席能力分数，从而得出未知样本的聚类等级。本申请提供的方法对坐席能力进行综合评估，采用的较为全面的评估指标进行计算，最终获得的评估结果准确度较高。
样本坐席分类结果聚类决策树算法能力分数方法和装置能力评估分裂准确度聚类分析评估结果评估指标综合评估算法申请

[发明专利]一种基于深度学习的语音识别方法及系统-CN201811069381.3在审
发明人：游绍华;赵涛;赵毅涛;张羿;浦朔;吴迟林;陈姣 -专利权人：云南电网有限责任公司;云南云电同方科技有限公司
申请日： 2018-09-13 - 公布日： 2019-01-04 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于深度学习的语音识别方法及系统，该方法包括：获取训练数据集，所述训练数据集包括：训练语音数据集、语音标签以及对话文本信息，然后通过训练过程，对所述训练数据集进行训练，建立声学模型和语言模型，接着，获取语音查询请求数据，根据所述声学模型、所述语言模型以及预设的字典，对所述语音查询请求数据进行语音识别，最后，输出所述语音查询请求数据的语音识别文本结果。通过本申请提供的基于深度学习的语音识别方法可以对客户输入的语音咨询内容进行准确识别，减轻了人工客服需听取所有的咨询请求的工作量，减少了客户等待应答的时间。
语音识别训练数据集请求数据语音查询声学模型语言模型语音识别文本等待应答对话文本客户输入人工客服训练过程训练语音语音标签语音咨询咨询请求数据集预设学习申请工作量字典输出客户

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