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公开(公告)号：CN112148605B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202010999235.1
申请日：2020-09-22
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学梅州技术研究院
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于谱聚类的半监督学习的软件缺陷预测方法，包含以下步骤：1)获取原始数据，进行数据预处理操作，得到处理后的特征矩阵；2)判断特征矩阵有无标签：对于无标签数据，通过谱聚类进行聚类；通过软件缺陷预测的启发式规则对获得的聚类进行标签操作，得到伪标签，然后转到步骤3)；对于有标签数据，直接转到步骤3)；3)根据数据分布计算特征偏离分数并进行特征选择，其中原有标签数据所占权重大于伪标签数据所占权重；4)根据新的特征矩阵再次进行聚类和打标签操作，得到预测结果。本发明减少了无关及冗余特征对模型结果的影响，利用了项目原有标签数据的信息，能够有效提高软件缺陷预测结果的准确性，增加模型的适用性。
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公开(公告)号：CN112148605A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010999235.1
申请日：2020-09-22
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学梅州技术研究院
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于谱聚类的半监督学习的软件缺陷预测方法，包含以下步骤：1)获取原始数据，进行数据预处理操作，得到处理后的特征矩阵；2)判断特征矩阵有无标签：对于无标签数据，通过谱聚类进行聚类；通过软件缺陷预测的启发式规则对获得的聚类进行标签操作，得到伪标签，然后转到步骤3)；对于有标签数据，直接转到步骤3)；3)根据数据分布计算特征偏离分数并进行特征选择，其中原有标签数据所占权重大于伪标签数据所占权重；4)根据新的特征矩阵再次进行聚类和打标签操作，得到预测结果。本发明减少了无关及冗余特征对模型结果的影响，利用了项目原有标签数据的信息，能够有效提高软件缺陷预测结果的准确性，增加模型的适用性。
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公开(公告)号：CN116703153A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310563029.X
申请日：2023-05-18
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/067 , G06Q10/0637 , G06Q50/04
Abstract: 本发明公开了一种铝加工深井铸造安全生产风险评价方法，首先，构建铝加工深井铸造安全生产风险评价指标体系；其次，采用组合赋权法确定各评价指标的权重；然后，将所有评价结果的集合确立为铝加工深井铸造安全生产风险评价集；最后通过构建基于模糊综合评价的安全生产风险评价模型，实现对铝加工深井铸造安全生产风险的整体定量评估，对于铝加工深井铸造安全生产具有重要指导意义。
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公开(公告)号：CN116471804A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310413528.0
申请日：2023-04-18
Applicant: 华南理工大学
IPC: H05K7/20
Abstract: 本发明公开了一种适用于侧回风数据中心服务器的气流引导管、服务器及机房。所述气流引导管包括：初始单元和至少一个子单元，所述初始单元包括隔离单元，所述子单元包括气体流道；从服务器排出的热风依次经过初始单元的隔离单元、子单元的气体流道后流至回风口；所述子单元的气体流道设置有用于引导气体流动方向的气体导流板，所述气体导流板与机柜门形成一定角度，该角度由回风口位置确定。本发明在不增加有源设备，不增加能耗的前提下，将机柜输入通道内的热气流速度矢量从垂直于通道轴线方向转化为沿轴线方向，带动通道内热空气的回风，减低回风压力，加快机房热量循环。
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公开(公告)号：CN111217769B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202010133019.9
申请日：2020-02-29
Applicant: 华南理工大学
IPC: C07D301/06 , C07D303/04 , C07D303/06 , C07D303/16 , B01J21/04 , B01J35/02
Abstract: 本发明属于有机合成与催化领域，公开了一种利用纳米氧化铝催化烯烃环氧化合成环氧化合物的方法。该方法包括如下步骤：在反应器中加入溶剂、烯烃、纳米氧化铝和脂肪醛，得混合液，混合液中烯烃为原料，纳米氧化铝为催化剂，脂肪醛为还原剂，将反应容器抽真空后通入氧气，加热、搅拌反应，反应结束后得反应液，将反应液分离纯化，得到所述环氧化合物。本发明方法使用的催化剂廉价易得、反应条件温和、对底物适用性广，且操作安全简单，具有潜在的工业应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115633493A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211343513.3
申请日：2022-10-31
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于数据中心机房的温升预警监控方法、系统及介质。该方法包括：设定被监测服务器或机柜；获取被监测服务器或机柜的t时刻指标数据；采用温升预警模型预测被监测服务器或机柜的温升ΔT；将T+ΔT与温度阙值T′比较，并进行末端供冷量调控；其中T为服务器t时刻的温度；获取被监测服务器或机柜的t+1时刻指标数据并进行预测‑调控的步骤。本发明根据预警监测参数快速定位可能产生热点的服务器位置，提前实现冷量精准供给，提高冷量利用效率，能够精准、快速、有效避免机房产生局部热点，最大化利用空调系统冷量，与现有的空调系统运行相比可进一步提高空调末端系统运行能效，此外，还可为空调末端系统的冷量调配提供理论依据。
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公开(公告)号：CN113792762A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202110974961.2
申请日：2021-08-24
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯优化LightGBM的冷水机组故障诊断方法、系统及介质，方法包括以下步骤：通过传感器采集并存储冷水机组的现场历史数据；对历史数据进行预处理；利用嵌入法和递归特征消除法相结合的两步法进行特征选择；用经过数据预处理和特征选择的历史数据训练LightGBM模型，使用贝叶斯优化算法结合十折交叉验证方式确定LightGBM的最优超参数组合，进而得到训练好的LightGBM诊断模型；将实时运行数据进行预处理并输入诊断模型，得到冷水机组故障诊断结果。本发明可快速确定诊断模型的参数，迅速准确地对冷水机组的运行状态进行评估，还可提取关键故障特征，用于指导工程实际并加强冷水机组现场的运行维护。
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公开(公告)号：CN109447107B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201811072397.X
申请日：2018-09-14
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于信息熵的办公建筑空调异常日用能模式在线检测方法，包括下述步骤：S1、建立不同工况下的正常日用能模式历史数据集合；S2、建筑空调异常日用能模式在线检测；本发明先对建筑空调历史用能模式数据展开正常日用能模式提取工作，包括工况划分、不同工况下各日用能记录的信息熵值计算以及对信息熵值聚类，建立各工况下正常日用能模式等步骤，然后在线采集空调日用能数据，判定其所属工况，计算其所属工况下各用能记录的信息熵值并进行聚类，如果新日用能记录单独聚为一类，则判定其为异常用能模式。本发明有效地实现了建筑空调异常日用能模式的在线检测，既可用于单栋建筑空调能耗检测，也可用于大型建筑群的空调能耗检测。
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公开(公告)号：CN112700085A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011436698.3
申请日：2020-12-11
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明公开了一种基于关联规则的复杂系统稳态运行参数优化方法、系统及介质，方法包括下属步骤：采用数据预处理方法剔除异常数据；依据外部环境工况参数对工况变化的影响程度进行分阶段工况划分；采用四分位法识别数据波动，确定参数稳态阈值；利用滑动窗口法对历史运行数据进行准稳态工况检测；变工况条件下，挖掘出保证系统稳定运行的典型关联规则；根据目标工况选择相应关联规则，从而优化运行参数。本发明旨在改进原有关联规则挖掘策略，将历史工况作为变工况关联规则挖掘的输入条件之一，挖掘准稳态条件下主要运行参数与性能指标之间的关联关系，从而实现系统运行参数优化和保证系统稳定运行的目的。
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公开(公告)号：CN111723456A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010381313.1
申请日：2020-05-08
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于NSGA-Ⅱ算法的中央空调系统能效优化方法，方法包括以下步骤：数据预处理，针对采集的中央空调系统历史运行数据，运用数据预处理方法过滤掉异常数据得到可用数据；运行工况划分，在完成数据预处理的基础上，划分出运行工况并确定出各工况实验数据；空调系统建模，以制冷量和中央空调系统能耗为优化目标，以运行参数为决策变量，建立空调系统模型；参数拟合，按工况将实验数据拟合成数学模型，得到具体的目标函数；运用NSGA-Ⅱ算法求解多目标优化模型。基于本发明可以得到各工况的Pareto最优解集，获取空调系统的最优运行参数，进而提高系统运行能效。
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