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公开(公告)号：CN119848434A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510202831.5
申请日：2025-02-24
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种面向多电力场景的作业人员生理信号去噪方法，涉及电力信号去噪领域，通过上下文对比模块CCB与CBAM模块的设计与结合，形成了多尺度特征提取与动态特征聚焦的协同机制，从而实现了针对不同噪声类型的精准处理。具体来说，CCB模块在瓶颈层通过多尺度上下文融合，提供了更强的特征建模能力；CBAM模块则利用通道和空间注意力对特征进行动态加权，优化了模型对关键信号区域的处理能力。本发明针对电力作业环境中的多噪声叠加、高动态干扰等复杂特性，提出了一套高效的去噪技术方案。
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公开(公告)号：CN119600049A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411643752.X
申请日：2024-11-18
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06T7/13 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN和PVT融合的结肠镜息肉图像分割方法，属于结肠镜息肉图像分割技术领域，包括以下步骤：步骤一，划分数据集；步骤二，采用CNN与PVT并行的方式构建主干网络；步骤三，构建多尺度边界增强模块对CNN分支特征进行增强；步骤四，构建两阶段特征融合模块来充分利用不同分支，不同尺度的全局与局部特征；步骤五，训练并测试构建好的模型，得出最后的分割结果；本申请借助多尺度特征提取能力应对息肉形状大小不一、病灶组织与背景差异性难以区分等挑战，增强模型鲁棒性；在此基础上，利用双分支架构并行提取特征，提升分割精度，利用多尺度边界增强模块强化局部特征以提升边缘分割精度，适应不同形态和复杂背景下的息肉图像分割。
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公开(公告)号：CN102279905A
公开(公告)日：2011-12-14
申请号：CN201110071071.7
申请日：2011-03-19
Applicant: 东北电力大学
CPC classification number: Y04S10/522
Abstract: 本发明是一种电网故障诊断中的数据流快速约简方法，其特点是包含有：对数据流数据进行预处理，利用模糊集理论对不同类型的数据进行模糊化，将属性值都转变为[0，1]之间的数值，然后通过阈值判断对数据流的节点进行约简，形成压缩距离差值表，并且对压缩距离差值表中的节点进行两两做差，将所得的差值进行与运算，得出约简后的属性，最后将约简后的节点数据送入故障分离器中，定位故障节点。通过对电网数据流的预处理和约简，能够有效的提高电网海量数据的实时故障诊断效率。
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公开(公告)号：CN118041744A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410257650.8
申请日：2024-03-06
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司通化供电公司
IPC: H04L41/06 , H04L41/0631 , H04L41/14 , H04L41/16 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及电力通信网技术领域，即基于知识图谱推理的电力骨干通信网故障诊断方法。它包括以下步骤：步骤1)数据处理，步骤2)垂直领域实体识别，步骤3)垂直领域实体关系抽取，步骤4)电力骨干通信网故障知识图谱的构建，步骤5)垂直领域知识图谱推理模型的构建，步骤6)电力骨干通信网故障诊断方法。首先，基于获取的电力骨干通信网故障数据进行领域实体识别和关系抽取，构建该领域知识图谱；然后，设计基于对比学习的故障领域知识推理模型，引入负采样策略选择部分实体和关系作为负例更全面地训练模型，提高知识图谱的完整性。最后，融合图注意力机制和K跳拓扑结构来捕捉实体之间的复杂关系，实现故障处理的高效化。
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公开(公告)号：CN114464266B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210102566.X
申请日：2022-01-27
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进SSA‑GPR的煤粉锅炉NOx排放量预测方法及装置，预测方法包括以下步骤：(1)采集煤粉锅炉的历史特征参量数据；(2)对数据进行归一化处理；(3)对数据进行降维处理；(4)将数据集划分成训练集和验证集；(5)采用改进SSA算法优化高斯过程的超参数，获得基于优化后的高斯过程；(6)将训练集输入模型中进行模型训练；(7)将验证集输入到模型进行模型验证，获得最终的基于改进SSA‑GPR的煤粉锅炉NOx排放量预测模型。本发明提供的NOx排放量预测方法及装置有效的提高了煤粉锅炉NOx的排放量预测精度，为后续电站锅炉实际运行过程中降低NOx的排放量提供了技术支持，对电站节能减排，响应国家绿色环保政策具有重要的实际工程意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114363996A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210060061.1
申请日：2022-01-19
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多目标的异构无线网络业务接入控制方法及装置，异构无线网络业务接入控制方法包括以下步骤：(1)获取网络数量和业务数量等参数；(2)获取传输速率、信道带宽、信号功率、噪声功率和二维资源单元数等参数；(3)计算用户信息传输速率；(4)计算业务资源占有量；(5)计算网络阻塞率；(6)确定异构无线网络业务接入控制目标函数；(7)利用改进引力搜索算法得到最优粒子，将得到的最优粒子根据支配关系更新外部归档集；(8)通过数据场和旋转基技术对外部归档集中的粒子进行种群进化；(9)当满足结束条件时，输出最优解集，即为最优的异构无线网络业务接入控制方案。本发明提供的基于多目标的异构无线网络业务接入控制方法能够保证更多用户业务接入到更优的网络，从而为用户提供更高质量的服务体验。
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公开(公告)号：CN102279905B
公开(公告)日：2014-11-12
申请号：CN201110071071.7
申请日：2011-03-19
Applicant: 东北电力大学
CPC classification number: Y04S10/522
Abstract: 本发明是一种电网故障诊断中的数据流快速约简方法，其特点是包含有：对数据流数据进行预处理，利用模糊集理论对不同类型的数据进行模糊化，将属性值都转变为[0，1]之间的数值，然后通过阈值判断对数据流的节点进行约简，形成压缩距离差值表，并且对压缩距离差值表中的节点进行两两做差，将所得的差值进行与运算，得出约简后的属性，最后将约简后的节点数据送入故障分离器中，定位故障节点。通过对电网数据流的预处理和约简，能够有效的提高电网海量数据的实时故障诊断效率。
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公开(公告)号：CN118680582A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411194588.9
申请日：2024-08-29
Applicant: 东北电力大学
IPC: A61B5/374 , A61B5/00 , G16H50/20 , G16H50/70 , G06F18/2433 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/088 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及癫痫诊断技术领域，具体公开了一种基于脑电信号多域特征的癫痫发病预测诊断方法，包括生成对抗网络以无监督的方式进行训练，然后将训练后的鉴别器用作特征提取器，特征提取器生成的特征由两个全连接层对标记的EEG信号进行预测，Liu等人提出了一个多视图卷积神经网络框架，目的是获得时域和频域特征的共享表示，以此来预测癫痫发作，然后，我们使用1D‑CNN从EEG信号中提取额外特征，并使用这两个特征来估计癫痫发作事件的概率，本发明通过胶囊网络的向量化表示和动态路由机制使其对复杂和微妙的变化更敏感，不仅关注特征的存在与否，能够关注特征之间的相对位置和姿态变化，更好的捕捉时频图中的空间和层次关系，提高癫痫发作预测的准确率。
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公开(公告)号：CN117375983A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311473273.3
申请日：2023-11-07
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司通化供电公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明是一种基于改进CNN‑LSTM的电网虚假数据注入辨识方法。它包括针对电力系统运行数据特征冗余导致模型计算量大的问题，采用基于堆叠自编码器的电力FDIA特征提取方法，为进一步提高特征提取的性能，通过引入注意力机制模块对模型进行改进，在每个子自编码器的输入层引入注意力机制层，从而对攻击高度相关的特征提供更大的权重。构建基于CNN‑LSTM的虚假数据注入攻击辨识模型，并针对参数选择对模识别精度影响大的问题，采用麻雀搜索算法对CNN‑LSTM模型的参数进行优化。该方法科学合理，准确性较高，可适用于电网中虚假数据注入攻击的辨识问题，对维护电网安全具有一定实用意义。
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公开(公告)号：CN114459052B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210102555.1
申请日：2022-01-27
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明提供了一种基于改进SSA的燃煤锅炉减少NOx氮氧化物排放优化方法及装置，优化方法具体包括以下步骤：(1)采集燃煤锅炉的历史特征参量数据；(2)采用RReliefF算法和Pearson相关性分析获取最优影响特征；(3)确定优化目标函数以及可调特征的寻优区间；(4)采用Sin混沌产生个体初始位置；(5)选取适应度值优的个体作为发现者，更新发现者个体位置；(6)采用灵敏度‑信息素配合的方式改进跟随者选择发现者方式，更新跟随者个体位置；(7)更新边界个体位置，最终获得最优可调特征；(8)利用获得的最优可调特征，控制锅炉燃烧，以进一步降低NOx排放浓度。本发明提供的NOx排放优化方法及装置有效的降低了锅炉NOx的排放量，为电站锅炉实际运行过程中降低NOx的排放量提供决策支持，对电站节能减排，响应国家绿色环保政策具有重要
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