基于区块链与深度学习的股权交易管理计算机仿真系统

    公开(公告)号:CN111091467A

    公开(公告)日:2020-05-01

    申请号:CN201811233655.8

    申请日:2018-10-23

    Abstract: 一种基于区块链与深度学习的股权交易管理计算机仿真系统,包括:数据采集模块、深度学习模块、业务应用模块和区块链模块,本发明改变传统中心化信息系统的特点,将去中心化的分布式区块链技术应用于股权交易计算机仿真系统的搭建,使信息交换和管理更公平、透明、高效,股权交易信息系统中的数据和信息更能被充分、有效地利用。本发明改进现有区块链技术中共识算法时间需求长、导致信息拥堵和和信息交换频率受限的缺陷,通过改进的共识算法,可将区块产生速度提升40倍。本发明将基于深度学习模型的智能决策的理念引入股权交易信息系统,利用改进的自编码器模型进行特征提取和分析,并设计多级深度学习模型逐步优化最终预测模型,从而实现信息数据的精准评估和系统风险规避。

    航天器故障快速检测系统

    公开(公告)号:CN106844775B

    公开(公告)日:2021-03-16

    申请号:CN201710121355.X

    申请日:2017-03-02

    Abstract: 一种航天器故障快速检测系统,包括:测量模块、故障检测与检测模块、接口模块和输出模块,其中:测量模块接收传感器的状态信号并输入测量模块中的LABVIEW平台信号调理电路得到电模拟信号的测量数据;接口模块接收测量数据,按时间将测量数据整合为矩阵形式;故障检测与检测模块对整合后的测量数据进行信息融合转化为CLIPS事实结构,根据专家知识库规则由推理机推断出合格的测量数据,再经故障树规则进行定位和检测,得到维修建议;输出模块显示定位和检测结果以及维修建议,本发明易于知识获取与分析、规则推理效率高,根据当前航天器的工作状态判断,对故障起到了预报的作用,提前消除可能发生的后果,对硬件要求低。

    基于多源信息融合和深度学习网络的GIS故障检测系统及方法

    公开(公告)号:CN106597231A

    公开(公告)日:2017-04-26

    申请号:CN201611042081.7

    申请日:2016-11-11

    CPC classification number: G01R31/1254 G06K9/6293 G06N3/084

    Abstract: 一种基于多源信息融合和深度学习网络的GIS故障检测系统及方法,包括:多源信息采集与调理模块、深度学习模块以及信息融合与故障推理模块,其中:多源信息采集与调理模块分别采用局部放电时间解析方法、局部放电相位解析方法和超高频法对GIS系统进行故障状态监测,将得到的电流、电压和电磁信息中分别提取出对应的特征向量并输出至深度学习模块;深度学习模块基于离线学习优化得到的深度学习网络对三种特征向量进行在线模式识别得到对应的识别结论并输出至信息融合与故障推理模块,信息融合与故障推理模块将三种识别结论融合处理得到故障特征矩阵后通过CLIPS推理机得到故障结论。利用本发明可以快速、高效、准确的诊断出GIS系统的故障信息。

    基于多源信息融合和深度学习网络的GIS故障检测系统及方法

    公开(公告)号:CN106597231B

    公开(公告)日:2018-12-28

    申请号:CN201611042081.7

    申请日:2016-11-11

    Abstract: 一种基于多源信息融合和深度学习网络的GIS故障检测系统及方法,包括:多源信息采集与调理模块、深度学习模块以及信息融合与故障推理模块,其中:多源信息采集与调理模块分别采用局部放电时间解析方法、局部放电相位解析方法和超高频法对GIS系统进行故障状态监测,将得到的电流、电压和电磁信息中分别提取出对应的特征向量并输出至深度学习模块;深度学习模块基于离线学习优化得到的深度学习网络对三种特征向量进行在线模式识别得到对应的识别结论并输出至信息融合与故障推理模块,信息融合与故障推理模块将三种识别结论融合处理得到故障特征矩阵后通过CLIPS推理机得到故障结论。利用本发明可以快速、高效、准确的诊断出GIS系统的故障信息。

    基于机器学习和专家推理系统的金融资本市场计算机仿真系统

    公开(公告)号:CN108537649A

    公开(公告)日:2018-09-14

    申请号:CN201710121362.X

    申请日:2017-03-02

    Abstract: 一种基于机器学习和专家推理系统的金融资本市场计算机仿真系统,包括:信息采集与自学习系统、多智能体系统、经济市场系统和调控参数集模块,其中:信息采集与自学习系统采集当前的社会经济实时运行数据,输入到深度学习网络中,深度学习网络将数据进行学习、融合、得到经济行为多智能体建立赋值参数,并输入到多智能体系统中;多智能体根据信息采集与自学习系统输入的参数建立经济行为对象的属性和参数;多智能体系统中预设经济对象,并利用经济对象实现资本市场资金流的模拟;本系统可以模拟金融系统的运行情况,模拟市场行为规则对市场资本运行和经济行为对象的影响情况。

    航天器故障快速检测系统

    公开(公告)号:CN106844775A

    公开(公告)日:2017-06-13

    申请号:CN201710121355.X

    申请日:2017-03-02

    Abstract: 一种航天器故障快速检测系统,包括:测量模块、故障检测与检测模块、接口模块和输出模块,其中:测量模块接收传感器的状态信号并输入测量模块中的LABVIEW平台信号调理电路得到电模拟信号的测量数据;接口模块接收测量数据,按时间将测量数据整合为矩阵形式;故障检测与检测模块对整合后的测量数据进行信息融合转化为CLIPS事实结构,根据专家知识库规则由推理机推断出合格的测量数据,再经故障树规则进行定位和检测,得到维修建议;输出模块显示定位和检测结果以及维修建议,本发明易于知识获取与分析、规则推理效率高,根据当前航天器的工作状态判断,对故障起到了预报的作用,提前消除可能发生的后果,对硬件要求低。

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