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公开(公告)号：CN119168454A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411191442.9
申请日：2024-08-28
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/04 , G06F18/213
Abstract: 本申请适用于数据处理技术领域，提供了一种基于多层级时空关联特征的工业关键质量指标预测方法，包括：确定与关键质量指标相关的过程变量，并获取训练样本；将全流程、每个子流程分别作为一目标流程，并分别针对每个目标流程执行：从确定出的所有过程变量中筛选出目标流程对应的目标过程变量，并利用邻接矩阵模型和目标过程变量数据，获取目标流程的图邻接矩阵；利用时空依赖感知特征提取模型获取目标流程对应于训练样本的时空特征表示；基于得到的时空特征表示对邻接矩阵模型、时空依赖感知特征提取模型和预测模型进行优化；利用参数优化后的模型对预测时刻的工业关键质量指标进行预测。本申请能提升工业关键质量指标预测的精准度和可靠性。
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公开(公告)号：CN114238638B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202111574148.2
申请日：2021-12-21
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/35 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/23213
Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于成对约束和集群引导的深度半监督文本聚类方法，属于数据处理技术领域，具体包括：对目标文本数据进行预处理和向量化，得到多维向量；根据多维向量学习目标文本数据的隐层特征，并将隐层特征输入预设算法进行聚类，得到初始聚类中心；计算聚类损失；利用交叉熵生成成对约束损失；并计算全部有标签集群和全部无标签集群的集群分配损失；根据重构误差、聚类损失、成对约束损失和集群分配损失计算联合损失函数，并根据联合损失函数迭代达到预设条件时，得到聚类结果。通过本公开的方案，充分挖掘标签中的监督信息，加强了其与无标签集群之间的引导学习，提高了深度半监督聚类模型的鲁棒性，同时提升了文本聚类的精度。
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公开(公告)号：CN117113193A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311118853.0
申请日：2023-08-31
Applicant: 中南大学 , 北京瑞太智联技术有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06N3/044
Abstract: 本申请适用于工业过程监测技术领域，提供了一种基于深度状态空间模型的可解释过程监测方法及相关设备，其中该方法包括：对多个历史时刻的工业过程数据样本进行模态划分，得到各工业过程数据样本对应的模态标签；对带有模态标签的工业过程数据样本进行分割，生成训练样本集；构建深度状态空间模型；深度状态空间模型的隐变量包括可理解的离散部分和不可理解的连续部分；以最大化观测的对数似然和最小化模态的分类交叉熵作为损失，利用训练样本集对深度状态空间模型进行训练；利用训练后的深度状态空间模型对在线工业过程数据进行分析处理，以确定工业系统是否存在故障。本申请能增强过程监测模型的可解释性，提升工业过程故障监测结果的可信度。
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公开(公告)号：CN115271071A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210942556.7
申请日：2022-08-08
Applicant: 中南大学
Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于图神经网络的知识图谱实体对齐方法、系统及设备，属于数据处理技术领域，具体包括：步骤1，数据准备；步骤2，数据预处理；步骤3，构建图神经网络模型；步骤4，网络前向运算；步骤5，融合全局信息的分布迁移法；步骤6，融合局部信息的针对性负采样；步骤7，反向传播更新图神经网络模型权值参数；步骤8，重复步骤4至步骤7的内容，直至步骤7所述联合损失函数迭代达到预设条件；步骤9，整体匹配法输出对齐结果。通过本公开的方案，充分挖掘知识图谱中实体之间的全局以及局部信息，提升了知识图谱实体对齐任务的训练效率和精准度。
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公开(公告)号：CN118469225A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410646177.2
申请日：2024-05-23
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/047 , G06Q10/083 , G06N3/126 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06F18/2415
Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于双层协同优化的产业链资源智能决策方法，属于运输技术领域，具体包括：建立双层优化数学模型；将货位摆放货品种类和货品量作为上层优化的初始解，将车皮到站目的地排序作为下层优化的初始解；生成上层优化的上层种群；求出各上层个体对应的下层解和适应度值；根据适应度值对初始数据集中的个体添加标签；对神经网络进行训练；生成新的上层种群和下层种群；将归档集中的个体根据适应度值进行排序，重新对个体优劣分类；将新归档集训练神经网络；迭代至满足预设迭代终止条件，以最后一次迭代产生的归档集中适应度最大的个体以及该个体对应的下层解为双层优化的最优解。通过本公开的方案，提高了优化效率和精准度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117333069A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311342483.9
申请日：2023-10-17
Applicant: 中南大学
Abstract: 本公开实施例中提供了一种云边协同质量预测方法，属于数据处理技术领域，具体包括：获取预设时段内的历史工业过程数据；对预处理后的历史工业过程数据按时间窗进行分割，得到时间窗数据；在云端构建Koopman约束分层深度状态空间模型并利用时间窗数据训练；将深度状态空间模型在云端进行简化并重新训练；根据简化后模型的隐变量和预测的观测值计算统计量估计分别确定统计量Tz2,Tx2的监测阈值ηz,Tηzx2；,将简化后的模型Tx2；利用核密度部署到边端设备；在边端设备，对实际工业过程在线数据进行预处理，并得到新的时间窗数据，输入至简化模型，在线进行质量预测并计算统计量来判断模型是否适配并予以解决。通过本公开的方案，提高了模型预测精准度和可靠性。
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公开(公告)号：CN115391606A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210974217.7
申请日：2022-08-15
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/906 , G06F40/30 , G06V10/774
Abstract: 本申请适用于知识图谱技术领域，提供了一种知识嵌入方法，该方法包括：分别针对知识图谱中的每一三元组执行如下步骤：提取三元组中实体间的聚类特征和层次特征，并利用三元组中(h,c,t)的出现频次和(h,t)的出现频次，对聚类特征和层次特征进行频次增强处理，得到频次增强后的聚类特征和层次特征；将聚类特征、层次特征、频次增强后的聚类特征和层次特征均转换为三元组的评分值，并对三元组的所有评分值进行加权求和，得到频次增强融合模型；对频次增强融合模型进行训练，并将训练后的频次增强融合模型中的实体和关系的嵌入向量组作为知识图谱的知识表示嵌入结果。本申请能提升知识图谱的链接预测准确率。
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公开(公告)号：CN115271071B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202210942556.7
申请日：2022-08-08
Applicant: 中南大学
IPC: G06N5/02 , G06N5/022 , G06N3/0464 , G06N3/042
Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于图神经网络的知识图谱实体对齐方法、系统及设备，属于数据处理技术领域，具体包括：步骤1，数据准备；步骤2，数据预处理；步骤3，构建图神经网络模型；步骤4，网络前向运算；步骤5，融合全局信息的分布迁移法；步骤6，融合局部信息的针对性负采样；步骤7，反向传播更新图神经网络模型权值参数；步骤8，重复步骤4至步骤7的内容，直至步骤7所述联合损失函数迭代达到预设条件；步骤9，整体匹配法输出对齐结果。通过本公开的方案，充分挖掘知识图谱中实体之间的全局以及局部信息，提升了知识图谱实体对齐任务的训练效率和精准度。
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公开(公告)号：CN118982276A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411005149.9
申请日：2024-07-25
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/04 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/22 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N3/0895 , G06N3/096
Abstract: 本申请适用于工业过程数据驱动建模技术领域，提供了一种基于即时学习的工业关键工艺指标自适应预测方法，包括：确定与工业关键工艺指标相关的过程参数，并获取离线训练数据；利用离线训练数据对教师模型进行训练，并根据训练后的教师模型对学生模型进行蒸馏学习；基于马氏距离实现即时学习相似样本集合的第一步筛选；利用训练后的学生模型对当前查询样本进行工艺指标预测，并根据预测结果和余弦相似度，实现即时学习相似样本集合的第二步筛选；利用即时学习相似样本集合对学生模型进行在线训练，得到工艺指标预测模型；利用工艺指标预测模型对当前查询样本进行工艺指标预测。本申请能够提高关键工艺指标的预测准确性。
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公开(公告)号：CN118982275A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411005146.5
申请日：2024-07-25
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/04 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本申请涉及工业过程数据技术领域，提供了一种多模态感知的工业过程工艺指标预测方法。该方法包括：对非结构化数据进行特征提取得到深层特征，并对结构化数据进行编码得到浅层特征；利用第二编码器对深层特征和浅层特征进行融合得到融合特征；根据所有融合特征构建综合损失函数并对第二编码器进行优化，得到优化后的第二编码器；利用优化后的第二编码器得到最终融合特征，并利用预测模型对最终融合特征进行预测得到工艺指标预测值；基于工艺指标预测值构建预测损失函数，并对预测模型进行微调，得到优化后的预测模型；利用优化后的第二编码器、优化后的预测模型进行指标预测，得到工艺指标预测结果。本申请的方法能够提高工艺指标预测的准确性。
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