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公开(公告)号：CN110930008B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN201911117563.8
申请日：2019-11-15
申请人： 中国矿业大学
摘要： 一种基于卷积神经网络的矿山灾害事件检测方法，适用于煤矿灾害类事件检测使用。包括模型设计和模型训练两部分，模型设计部分主要包括混合特征输入层和高速迭代空洞卷积神经网络的设计两部分，通过混合输入文本词级、字符级和实体特征向量，构建细粒度和语义性更强的特征输入层，充分挖掘文本深层语义和结构信息，通过采用迭代法堆叠DCNN构建深层模型，获取全局特征向量，提高模型训练效率，模型后端框架选用Highway网络连接Softmax分类层优化特征向量，改善训练深层网络模型易过拟合和收敛难的问题，提高模型检测的准确性。能够自动检测海量文本数据中的矿山灾害事件，避免繁琐的人工构建操作，为矿山灾害事件的分析及预警提供数据支撑。
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公开(公告)号：CN110930008A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911117563.8
申请日：2019-11-15
申请人： 中国矿业大学
摘要： 一种基于卷积神经网络的矿山灾害事件检测方法，适用于煤矿灾害类事件检测使用。包括模型设计和模型训练两部分，模型设计部分主要包括混合特征输入层和高速迭代空洞卷积神经网络的设计两部分，通过混合输入文本词级、字符级和实体特征向量，构建细粒度和语义性更强的特征输入层，充分挖掘文本深层语义和结构信息，通过采用迭代法堆叠DCNN构建深层模型，获取全局特征向量，提高模型训练效率，模型后端框架选用Highway网络连接Softmax分类层优化特征向量，改善训练深层网络模型易过拟合和收敛难的问题，提高模型检测的准确性。能够自动检测海量文本数据中的矿山灾害事件，避免繁琐的人工构建操作，为矿山灾害事件的分析及预警提供数据支撑。
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公开(公告)号：CN112084672B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202010978252.7
申请日：2020-09-17
申请人： 中国矿业大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F113/08
摘要： 本发明公开了一种基于分形维数判断地下水污染的方法，包括以下步骤(1)选择污染场地某序列地下水污染羽数据，(2)将第n段地下水污染羽网格化处理并看作为曲面Sn，(3)将曲面Sn的划分为长宽相等的长方体盒子，(4)计算覆盖整个曲面需要的盒子总数Nr，(5)计算不同体积盒子覆盖曲面时盒子总数，(6)采用最小二乘法拟合获得赫斯特指数，(7)计算曲面Sn的豪斯道夫计盒分形维数，(8)计算长序列地下水污染羽数据的豪斯道夫计盒分形维数，(9)判断地下水是否存在新的污染。本方法提高了分形维数的计算精度，为污染场地地下水调查、监测和修复提供方法，奠定非均质含水层污染物运移扩散研究的基础。
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公开(公告)号：CN113988054B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202111301680.7
申请日：2021-11-04
申请人： 中国矿业大学
IPC分类号： G06F40/216 , G06F40/295 , G06F18/24 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种面向煤矿安全领域的实体识别方法，适用于煤矿安全领域信息化使用，包括煤矿安全领域实体数据集构建、模型设计和模型训练三个步骤：煤矿安全领域实体数据集构建阶段进行数据清洗、处理和标注，处理为可用数据集；模型设计阶段，以RoBERTa预训练语言模型作为输入，利用更大的训练集、更大的Batch size、动态遮盖方式的优势获得更符合上下文语境的特征输入，通过双向长短期记忆网络进一步学习上下文关系，并加入注意力机制对序列元素赋以不同权重，最后利用CRF计算概率最大状态路径，得到最终实体类别，构建MSRBAC模型，最后使用训练完成的MSRBAC模型进行矿安全领域的实体识别。其步骤简单，使用方便，具有广泛的实用性。
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公开(公告)号：CN112084672A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010978252.7
申请日：2020-09-17
申请人： 中国矿业大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F113/08
摘要： 本发明公开了一种基于分形维数判断地下水污染的方法，包括以下步骤(1)选择污染场地某序列地下水污染羽数据，(2)将第n段地下水污染羽网格化处理并看作为曲面Sn，(3)将曲面Sn的划分为长宽相等的长方体盒子，(4)计算覆盖整个曲面需要的盒子总数Nr，(5)计算不同体积盒子覆盖曲面时盒子总数，(6)采用最小二乘法拟合获得赫斯特指数，(7)计算曲面Sn的豪斯道夫计盒分形维数，(8)计算长序列地下水污染羽数据的豪斯道夫计盒分形维数，(9)判断地下水是否存在新的污染。本方法提高了分形维数的计算精度，为污染场地地下水调查、监测和修复提供方法，奠定非均质含水层污染物运移扩散研究的基础。
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公开(公告)号：CN113988054A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111301680.7
申请日：2021-11-04
申请人： 中国矿业大学
IPC分类号： G06F40/216 , G06F40/295 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种面向煤矿安全领域的实体识别方法，适用于煤矿安全领域信息化使用，包括煤矿安全领域实体数据集构建、模型设计和模型训练三个步骤：煤矿安全领域实体数据集构建阶段进行数据清洗、处理和标注，处理为可用数据集；模型设计阶段，以RoBERTa预训练语言模型作为输入，利用更大的训练集、更大的Batch size、动态遮盖方式的优势获得更符合上下文语境的特征输入，通过双向长短期记忆网络进一步学习上下文关系，并加入注意力机制对序列元素赋以不同权重，最后利用CRF计算概率最大状态路径，得到最终实体类别，构建MSRBAC模型，最后使用训练完成的MSRBAC模型进行矿安全领域的实体识别。其步骤简单，使用方便，具有广泛的实用性。
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