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公开(公告)号：CN114764423B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202210559711.7
申请日：2022-05-23
Applicant: 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)
IPC: G06F16/25 , G06F18/15 , G06F18/23 , G06N3/0895 , G06N3/09 , G06N3/0464 , G06N20/10 , G06T11/20 , E21B49/00
Abstract: 本发明公开了一种测井智能解释系统。本发明中，对调试模式和用户模式从界面上进行区分，从而确保处在不同工作模式下的界面可以向用户提供符合前期设计的功能。在数据预处理模块中，除了对数据空值的处理外，还提出了一种三阶段的离群点检测方法，用来去除异常数据。测井解释主要通过系统中集成的人工智能算法完成测井解释工作。为了充分利用所有数据，本系统可集成半监督学习算法实现对庞大规模的无标签数据进行学习。可完成的工作包括测井曲线的绘制、多类别岩性的岩性识别等工作。单井分析的主要功能包括创建单井分析图的创建、粘贴测井曲线、页面属性设置、曲线刻度设置等功能，从而使得人们在使用过程更加便捷，减少了人工测绘的劳动负担。
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公开(公告)号：CN116777120B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311031845.2
申请日：2023-08-16
Applicant: 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)
IPC: G06Q10/063 , G06N3/006 , G06Q10/047 , G06Q50/26 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及碳排放技术领域，公开了一种基于路网OD对的城市道路移动源碳排放计算方法，包括以下步骤：根据不同车型的路网先验OD信息、路段观测流量信息对OD矩阵进行估计；基于交通路网中的监测设备获取车辆在OD对之间的平均行驶时间及平均行驶速度；计算城市道路移动源整体碳排放量#imgabs0#。本发明考虑不同OD对之间的平均行驶速度来获取碳排放因子，可提升城市路网碳排放量核算的准确；同时，不同OD对由于起点和终点的功能不同，所行驶的车辆类型和比例也存在差别，本发明将不同车型分别进行计算，更进一步提高了计算结果的准确性。
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公开(公告)号：CN116843620A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310623143.7
申请日：2023-05-29
Applicant: 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室) , 安徽工业大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/778 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于非范例类增量学习的印刷电路板缺陷检测方法，包括获取PCB图像，并基于原型排练进行缺陷特征表示学习过程；基于动态结构重组策略获取旧类缺陷的代表范例，保证新类缺陷的无偏训练；采用基于可扩展嵌入空间的缺陷原型选择机制减少蒸馏部分的新旧类缺陷特征混淆；通过平衡校准对缺陷进行分类，得到印刷电路板缺陷结果。本发明通过动态结构重组策略实现循环扩展优化，从而得到缺陷特征结构不变表示。使用主分支蒸馏来通过对齐旧缺陷类上的不变分布缺陷特征知识来保持新网络对旧缺陷特征的区分。使用一种原型选择机制，结合保留的不变缺陷知识和输入的新缺陷样本，以减少相似缺陷类之间的特征混淆。
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公开(公告)号：CN116777120A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202311031845.2
申请日：2023-08-16
Applicant: 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)
IPC: G06Q10/063 , G06N3/006 , G06Q10/047 , G06Q50/26 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及碳排放技术领域，公开了一种基于路网OD对的城市道路移动源碳排放计算方法，包括以下步骤：根据不同车型的路网先验OD信息、路段观测流量信息对OD矩阵进行估计；基于交通路网中的监测设备获取车辆在OD对之间的平均行驶时间及平均行驶速度；计算城市道路移动源整体碳排放量#imgabs0#。本发明考虑不同OD对之间的平均行驶速度来获取碳排放因子，可提升城市路网碳排放量核算的准确；同时，不同OD对由于起点和终点的功能不同，所行驶的车辆类型和比例也存在差别，本发明将不同车型分别进行计算，更进一步提高了计算结果的准确性。
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公开(公告)号：CN116151134A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310436633.6
申请日：2023-04-23
Applicant: 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)
IPC: G06F30/27 , G06F17/16 , G06F18/22 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及二氧化碳排放计量技术领域，公开了一种二氧化碳排放计量方法，包括：收集工业分析样本；根据工业分析样本生成多元单项式特征，得到多元单项式特征矩阵；定义含碳量估计模型和优化目标函数；求解含碳量估计模型优化目标函数；得到待测含碳量的工业分析样本的含碳量估计值；计算燃煤固定燃烧过程二氧化碳排放量；本发明通过建立工业分析样本与元素分析参数之间的关系模型，可保证在不增加成本和额外分析过程的基础上实现考虑实际煤种的含碳量估计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115859175B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310123497.5
申请日：2023-02-16
Applicant: 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G01D21/02
Abstract: 本发明涉及预测性维护技术领域，公开了一种基于跨模态生成式学习的液压减震器设备异常检测方法，采集生产时的传感器数据，输入到线性分类器中，得到液压减震器设备状态的预测结果；线性分类器的训练方法包括：获取液压减震器的传感器数据；构建由编码器、过渡器、解码器组成的具有多层结构的双流跨模态模型；将双流跨模态模型的编码器与两个全连接层组成所述线性分类器；该双流跨模态模型的编码器只需要无标签的数据来执行预训练任务，就能捕获丰富的上下文特征，并缩小两种模态之间的差异，从而为下游的微调任务提供有效的初始化。此外，本发明的下游微调任务只需要少量有标签数据即可得到一个优秀的线性分类器。
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公开(公告)号：CN112132264B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010953126.6
申请日：2020-09-11
Applicant: 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)
IPC: G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q50/26
Abstract: 本发明的一种基于时空残差感知网络的区域尾气排放预测方法及系统，可解决现有方法多为基于试验车数据，外部影响因素考虑也不够，相对误差较大的技术问题。包括以下步骤：S100、获取历史尾气时空监测数据以及外部环境数据，对所获数据进行数据预处理；S200、根据尾气变化特性构建时序序列划分集合；S300、基于事先构建并训练好的尾气污染时空预测模型，利用当前时刻t的外部环境特征数据和t‑1时刻前的历史尾气时空序列数据，预测未来t+k时刻的尾气排放。本发明通过时空残差感知网络考虑到尾气排放具有时空异质性以及受多种外部复杂环境因素影响，并且能够在真实遥测数据上实现更高精度的区域尾气预测。
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公开(公告)号：CN114819191B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210721015.1
申请日：2022-06-24
Applicant: 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)
Abstract: 本发明涉及高排放道路移动源识别技术领域，公开了一种高排放道路移动源识别方法、系统及存储介质；本发明通过使用深层网络结构进行特征提取及特征生成，实现最优特征的选择，完成高排放的识别，并具有较高的识别性能；有效地解决了现有的经典机器学习方法对高排放移动污染源识别精度不高的问题。
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公开(公告)号：CN115049581A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202111338786.4
申请日：2021-11-12
Applicant: 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)
IPC: G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明的一种笔记本屏幕缺陷检测方法、系统及设备，其中方法包括采集笔记本外观生产线高清摄像头下的检测视频，获取待检测图片，送入训练好的两阶段的分类器，获得检测结果并输出；其中模型训练步骤如下：采集图像并进行预处理，构建训练样本集，建立两阶段网络模型结构和在KolektorSDD数据集预训练网络模型，调整模型参数；两阶段网络模型参数迁移，将源域两阶段的结构和参数迁移至笔记本屏幕缺陷检测目标域，并通过输入目标域样本微调两阶段网络模型参数，以获得分类和检测网络。本发明所采用的两阶段网络模型不仅具有较小的网络模型参数，需要较低的硬件支持，降低成本问题和训练时间，而且在分类准确率也有所提高。
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公开(公告)号：CN113919233A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111269823.0
申请日：2021-10-29
Applicant: 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)
IPC: G06F30/27 , G06F17/16 , G06N3/08 , G06F111/08
Abstract: 本发明的一种城市VOCs污染总量时序预测方法、系统、存储介质及设备，其方法包括：对总挥发性有机化合物监测数据预处理，使数据能嵌入投影，包含位置信息，其不仅包含年月日信息，还包含了节假日这些设定信息；先对得到数据进行卷积池化操作，降低冗余数据，在编码器中，通过稀疏全自注意力机制来生成注意力概率矩阵得到特征图，再将特征图输入重复一次，得到特征图，传入解码器；同时将数据截断一半输入，进行同样的操作，将两次得到的特征图拼接形成最终得到的特征图传入解码器；对数据进行掩盖处理，输入进解码器，解码器根据掩盖后的输入以及上一步得到的得到预测结果。本发明能够处理更长的时间序列，能更有效地提取时间序列的信息。
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