一種基于混合專家模型的多模態(tài)工單數(shù)據(jù)智能處理方法[人工智能][其他]

智能工單系統(tǒng)是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心支撐平臺(tái)。當(dāng)前，智能工單系統(tǒng)面臨多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的跨模態(tài)冗余及語(yǔ)義沖突問(wèn)題，傳統(tǒng)基于單模態(tài)處理架構(gòu)的大語(yǔ)言模型（Large Language Model，LLM）存在關(guān)鍵信息漏檢率高、數(shù)據(jù)清洗效果差的缺陷，嚴(yán)重制約了工單系統(tǒng)智能化發(fā)展。針對(duì)該問(wèn)題，混合專家模型（Mixture of Experts，MoE）可通過(guò)動(dòng)態(tài)路由機(jī)制自適應(yīng)分配多模態(tài)數(shù)據(jù)至特定專家網(wǎng)絡(luò)，在提升跨模態(tài)特征融合精度的同時(shí)顯著優(yōu)化計(jì)算效率?；诖耍岢鲆环N基于混合專家模型的多模態(tài)工單數(shù)據(jù)智能處理方法。首先基于DeepSeekMoE架構(gòu)設(shè)計(jì)了一種語(yǔ)義分析模型，以實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)數(shù)據(jù)的特征解耦與關(guān)鍵內(nèi)容提取。其次提出基于Thinker-Talker的多模態(tài)特征融合架構(gòu)，有效提升冗余數(shù)據(jù)利用率與語(yǔ)義一致性。最后設(shè)計(jì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)清洗與結(jié)構(gòu)化表單生成算法，完成原始數(shù)據(jù)的降噪清洗與語(yǔ)義增強(qiáng)，輸出符合規(guī)范的結(jié)構(gòu)化工單。消融實(shí)驗(yàn)表明，該方法在私有化數(shù)據(jù)集上的信息提取精度達(dá)92.7%，較傳統(tǒng)工單處理方式的標(biāo)準(zhǔn)符合度提升36.2%，為智能工單系統(tǒng)多模態(tài)數(shù)據(jù)處理提供了可擴(kuò)展的技術(shù)范式。

發(fā)表于：9/16/2025 2:57:27 PM

基于SCADA的風(fēng)電數(shù)據(jù)分析平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[其他][其他]

我國(guó)新能源近年發(fā)展迅速，風(fēng)電已成為了目前主要的發(fā)電方式之一。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、自然語(yǔ)言處理技術(shù)的發(fā)展和國(guó)家政策的支持，大數(shù)據(jù)分析在風(fēng)電智能化領(lǐng)域逐步得到廣泛應(yīng)用。通過(guò)對(duì)風(fēng)電數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制(Supervisory Control and Data Acquisition,SCADA)系統(tǒng)重新進(jìn)行架構(gòu)設(shè)計(jì)，搭建了一套基于SCADA的風(fēng)電數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，將數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類、采集、傳輸、預(yù)處理、存儲(chǔ)。平臺(tái)將風(fēng)電數(shù)據(jù)進(jìn)行重新定義，從多個(gè)維度對(duì)設(shè)備及系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)，同時(shí)引入多元狀態(tài)估計(jì)技術(shù)驗(yàn)證了平臺(tái)可以對(duì)模型的性能指標(biāo)有更好的提升。該研究旨在通過(guò)大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行故障預(yù)警及操作指導(dǎo)，建立具有新型能源體系的智能管控平臺(tái)，進(jìn)而提高風(fēng)電場(chǎng)的運(yùn)維效率和可靠性。

發(fā)表于：8/27/2025 4:16:02 PM