龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
摘要：一种基于深度学习的GIM模型与实物ID匹配方法和系统。该方法包括，对实物ID与GIM设备模型的文本数据进行预处理，并利用长短期记忆网络模型将文本数据编码为字符向量；采用注意力模型对字符向量进行加权，得到上下文向量，根据上下文向量形成字符向量的自适应权重参数；利用基于余弦相似度的模糊匹配算法，结合自适应权重参数对GIM设备模型与实物ID的对应字符向量进行余弦相似度计算，根据相似度对GIM设备模型与实物ID对应项进行匹配，并对模型参数以及模糊匹配算法进行优化。本发明的方案提高了GIM模型与实物ID匹配的效率以及兼容性。
主权项：1.一种基于深度学习的GIM模型与实物ID匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，对实物ID与GIM设备模型的文本数据进行预处理，所述文本数据包括各设备的工程属性、设备属性和ID序列，并利用长短期记忆网络模型将所述文本数据编码为字符向量；步骤2，采用注意力模型对所述字符向量进行加权，得到上下文向量，根据所述上下文向量形成所述字符向量的自适应权重参数；步骤3，利用模糊匹配算法，结合所述自适应权重参数对GIM设备模型与实物ID的对应字符向量进行余弦相似度计算，根据所述相似度对GIM设备模型与实物ID对应项进行匹配，并对模型参数以及所述模糊匹配算法进行优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 基于深度学习的GIM模型与实物ID匹配方法和系统
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号