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公开(公告)号：CN118797448B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411284257.4
申请日：2024-09-13
IPC: G06F18/241 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及机器故障诊断技术领域，公开了一种基于迁移学习的多尺度智能决策方法，包括：获取源域与目标域中的机械故障振动时序长信号，构建源域训练集与目标域训练集；在源域训练集中，对时序分信号进行预处理后，提取时域特征与频域特征，并映射为低维时域特征与低维频域特征；计算特征之间的互相关矩阵，构建互相关损失函数，来训练编码器，获取源域优化时域信号编码器，并迁移至目标域，与初始分类器，组成初始多尺度智能决策模型；对目标域时序分信号进行预测，与其真实标签，构建交叉熵损失函数，训练获取目标多尺度智能决策模型；将实时采集的机械故障振动时序长信号，预处理后分别输入目标多尺度智能决策模型中，获取对应的故障类别。
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公开(公告)号：CN118940763A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411377901.2
申请日：2024-09-30
IPC: G06F40/295 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06F16/35 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及自然语言处理技术领域，提供了一种基于大模型的掩码增强命名实体识别方法，该方法包括：采集待识别文本数据；预处理得到输入序列，输入训练好的识别模型得到识别结果；识别模型训练过程包括：基于设定掩码策略对训练输入序列进行掩码处理得到掩码输入序列，送入BERT模型得到实体、掩码上下文表示特征；执行命名实体识别任务和预测掩码任务且共享参数，得到实体预测值和掩码预测值；基于实体上下文表示特征和实体预测值计算第一损失函数，基于掩码预测值计算第二损失函数；更新模型参数；评估模型性能，重复训练直至性能达到设定要求。本发明能够充分理解语义，泛化能力较强，语境依赖性捕捉能力较强，误识别和漏识别情况较少。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118468346A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410935056.X
申请日：2024-07-12
Applicant: 江南大学 , 苏州大学 , 吉林大学 , 昆山微电子技术研究院
IPC: G06F21/62 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/2433 , G06F21/64
Abstract: 本发明属于区块链数据检测技术领域，涉及一种区块链多模态数据异常检测方法；包括：获取包括不同模态数据集的训练集；利用L21范数对各个模态数据集的投影矩阵进行稀疏，构建目标稀疏投影矩阵项；基于同一模态数据集的数据样本映射后近邻相似图矩阵不变性，构建第一多模态图正则项；基于不同模态数据集的数据样本映射后语义相似矩阵不变性，构建第二多模态图正则项；基于第一多模态图正则项和第二多模态图正则项得到目标多模态图正则项；构建超球目标函数和超球约束函数，并对超球目标函数和超球约束函数求解，得到超球半径、超球中心和各个模态数据集的投影矩阵，从而对区块链中的多模态数据进行检测，提高区块链数据的准确性和系统安全性。
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公开(公告)号：CN118918445B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411405238.2
申请日：2024-10-10
IPC: G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/09 , G06V10/22 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本发明涉及异常决策技术领域，公开了一种基于多尺度特征融合差分的轻量化智能异常决策方法，包括选取多个正常图像作为记忆样本；获取待检测图像；获取每个记忆样本与待检测图像的多个具有不同分辨率的阶段特征，组成每个记忆样本的样本存储信息与待检测图像的实时存储信息；计算实时存储信息与每个样本存储信息之间的欧几里得距离，获取距离最小的作为目标样本存储信息与目标记忆样本；获取目标记忆样本与待检测图像在各个分辨率下的x轴、y轴卷积阶段特征，计算各个分辨率下目标记忆样本与待检测图像之间的差分信息；获取基于金字塔结构的多尺度特征差分中每一层的差分输出，进行通道拼接后，输入解码器中，获取待检测图像中的缺陷定位结果。
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公开(公告)号：CN118799948B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411282724.X
申请日：2024-09-13
IPC: G06V40/16 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/088 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及半监督表情识别技术领域，公开了一种基于交叉融合与置信评估的情绪识别智能合约构建方法，包括获取基于区块链存储的面部图像，划分为有标签与无标签样本集；将所有面部图像分别输入初始图像分类模型，获取预测标签与标签置信度得分；基于每个有标签样本的交叉熵损失，得标签集合损失；将无标签样本划分为正确或错误样本；基于每个正确样本的交叉熵损失，获取集合无监督损失；基于每个错误样本的对比学习损失，获取集合对比损失；基于前述三种损失，构建模型总损失函数，训练初始图像分类模型，获取训练好的图像分类模型，输入待识别面部图像，获取多个置信度得分，以其中得分最高的所表示的情绪类型，作为待识别面部图像的预测标签。
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公开(公告)号：CN118887409A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411394782.1
申请日：2024-10-08
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其是指一种基于归纳偏置和动态特征聚合的深度智能分割方法，包括：构建图像智能分割模型，包括初始层、编码器、瓶颈层、解码器、空间注意力模块以及输出层；将原始图像输入至图像智能分割模型，输出分割预测图像。所述图像智能分割模型应用DConvNeXt模块，结合具有动态特征建模能力的可变形卷积v4算子与高效局部注意力机制作为令牌混合器，在有效提升模型的特征建模能力的同时，显著增强了特征表示的灵活性和动态性。本发明能够有效处理复杂图像分割任务，显著提高了在多样化应用场景中的适应性和处理复杂图像的分割精度。
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公开(公告)号：CN205497132U
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201620238590.6
申请日：2016-03-24
Applicant: 吉林大学
IPC: B24B1/04
Abstract: 本实用新型涉及一种二维超声振动抛光加工装置及方法，属于机械制造技术领域。二维超声振动抛光工具通过螺钉紧固到机床z轴上，工件夹具通过螺钉固定到机床x轴上，机床x轴、机床y轴、机床z轴与机床主体通过调试后固定连接。本实用新型提供抛光加工切平面内的椭圆振动，由x向超声振子和y向超声振子的振动信号，在铰链接头处耦合二维振动，输出到抛光抛光头上，使得抛光抛光头在加工区域获得理想的瞬时随机运动轨迹，振动合成的运动为抛光主运动，能够在抛光头不转的前提下控制抛光力稳定，抛光头仿形能力强，能够加工各种复杂曲面，为确定性抛光，实现抛光材料的稳定均匀去除，仅需控制抛光力即可实现高效、高质抛光。
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