-
公开(公告)号：CN116037555A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211677277.9
申请日：2022-12-26
发明人： 周明春 , 杜建民 , 胡愈炘 , 张静 , 唐清弟 , 熊少凯 , 梁国峰 , 蒋金磊 , 许元钊 , 胡圣 , 张浩江 , 丁冉冉 , 余记远 , 自建周 , 杨海文 , 孟欢 , 魏子钧
摘要： 本发明公开一种细沙底质的底栖动物淘洗装置，包括，底座，所述底座顶端可拆卸连接有支撑件；淘洗件，可拆卸连接在支撑件上，且淘洗件侧壁与支撑件转动连接，淘洗件顶端可拆卸连接有过滤件和封堵件，过滤件位于封堵件靠近淘洗件的一侧，淘洗件底端可拆卸连接有挡件；搅拌件，设置在淘洗件内，搅拌件的一端与挡件转动连接，搅拌件的另一端贯穿过滤件和封堵件且伸出淘洗件外，搅拌件通过驱动装置与淘洗件转动连接。本发明能够通过快速搅拌产生不同离心力使泥水混合物中的底栖动物和细沙底质分离开进而实现了高效快速淘洗。一是针对性强且淘洗效果较好；二是解决了现有技术中人工浮洗分离的低效率，并且省时省力。
-
公开(公告)号：CN115843756A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211685598.3
申请日：2022-12-27
IPC分类号： A01K80/00
摘要： 本发明公开了一种淡水壳菜幼虫收集装置及使用方法，涉及水体幼虫检测设备领域，包括水泵，水泵的输出端通过输水管连接有中转杯，中转杯的内部设置有幼虫富集漏斗，且中转杯的底端通过管道连接有定量控制组件；幼虫富集漏斗的侧壁上设置有过滤幼虫的过滤孔；幼虫富集漏斗的底端竖直设置有收集管，收集管的底端穿出中转杯，且收集管的底端连接有幼虫收集瓶，收集管的顶端设置有电动阀门，定量控制组件分别与水泵和电动阀门电连接。本发明通过水泵将水库内指定水域和指定深度的水进行抽取，经由幼虫富集漏斗将抽取的一定量水体中的幼虫进行收集，幼虫富集漏斗使幼虫富集后，能够有效降低检测体量，从而降低检测的难度。
-
公开(公告)号：CN116152804A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211686402.2
申请日：2022-12-26
摘要： 本申请公开了一种藻类密度、生物量与叶绿素a的快速估算方法及系统，包括以下步骤：分别为不同种属的藻类构建细胞体积模型、生物量与叶绿素a模型、藻类目标检测模型和研发群体性藻类细胞统计算法；基于显微镜图像，检测藻类种属细胞并且统计细胞个数；结合相机拍摄视野数和样品分析流道体积，计算藻类密度；基于藻类种属和它的细胞个数，结合藻类细胞体积模型，计算藻类生物量；基于各种属的藻类生物量，结合生物量与叶绿素a模型，计算叶绿素a含量；基于各种属的藻类生物量和藻类密度，计算当前样品藻类的优势种属。通过离线建模和在线分析相结合的方式，实现了基于显微镜图像下的藻类密度、生物量和叶绿素a的快速计算与测定。
-
公开(公告)号：CN116152804B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202211686402.2
申请日：2022-12-26
摘要： 本申请公开了一种藻类密度、生物量与叶绿素a的快速估算方法及系统，包括以下步骤：分别为不同种属的藻类构建细胞体积模型、生物量与叶绿素a模型、藻类目标检测模型和研发群体性藻类细胞统计算法；基于显微镜图像，检测藻类种属细胞并且统计细胞个数；结合相机拍摄视野数和样品分析流道体积，计算藻类密度；基于藻类种属和它的细胞个数，结合藻类细胞体积模型，计算藻类生物量；基于各种属的藻类生物量，结合生物量与叶绿素a模型，计算叶绿素a含量；基于各种属的藻类生物量和藻类密度，计算当前样品藻类的优势种属。通过离线建模和在线分析相结合的方式，实现了基于显微镜图像下的藻类密度、生物量和叶绿素a的快速计算与测定。
-
公开(公告)号：CN116403071B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202310292198.4
申请日：2023-03-23
申请人： 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/778 , G06V10/82 , G06V20/60 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/082
摘要： 本发明公开一种基于特征重构的少样本混凝土缺陷检测方法及装置，获取公开数据集作为基类数据集；获取所需检测目标的样本图像，并进行标注，得到新类数据集；将所述基类数据集和新类数据集分别划分为元训练集、元验证集、元测试集；特征重构网络利用特征提取子网络对支持图像和查询图像进行特征提取，并使用区域建议子网络提出建议区域，利用特征对齐子网络对建议区域进行特征对齐，利用特征重构子网络对建议区域的查询特征进行特征重构，利用相似度计算子网络计算重构特征和对其特征的相似度并进行分类。本发明解决了混凝土缺陷样本不足条件下，目标检测模型易出现过拟合的现象，提升了少样本条件下的模型精度。
-
公开(公告)号：CN117288453A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311308523.8
申请日：2023-10-10
申请人： 华能澜沧江水电股份有限公司 , 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种故障特征提取识别方法、装置及介质，该提取方法包括以下步骤：获取待分析的机械故障信号；对所述机械故障信号进行短时傅里叶变换并计算其瞬时频率；根据所述瞬时频率确定其瞬时频带中心、瞬时频率带宽和瞬时频率带宽的平均值；根据所述瞬时频率带宽、瞬时频率带宽的平均值、瞬时频带中心进行带宽同步提取变换，得到用于故障特征表征的时频谱图。采用上述方法可以得到一个抗干扰的能量高度聚焦的时频分布，时频脊线也比较清晰，能够显著提高故障机械设备信号处理的精度，提高故障识别的准确性。
-
公开(公告)号：CN115828882A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211164831.3
申请日：2022-09-23
申请人： 华能澜沧江水电股份有限公司 , 河海大学 , 华能集团技术创新中心有限公司
IPC分类号： G06F40/189 , G06F40/295 , G06F16/36 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/042 , G06N3/048 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06N20/20
摘要： 本发明公开一种面向大坝安全知识库风险联动的实体对齐方法和系统，包括：大坝安全知识库中的知识图谱信息提取，针对大坝安全知识图谱进行知识抽取的操作，构造下述两个模型组件的基本大坝安全训练数据集；基于结构特征的对齐模型，使用两层GCN在结构图上对实体进行编码，最后计算实体向量之间的距离得到对齐结果；基于属性特征的对齐模型，通过使用预训练BERT模型进行知识的属性特征嵌入，解决属性特征语义捕获不充分的问题；迭代协同训练，解决缺少监督数据的问题，交替利用结构和属性信息进行实体对齐，达到对训练数据集的迭代拓展；对齐模型预测，通过上述对齐模型对大坝安全知识库进行实体对齐操作，实现应急工况下的大坝安全知识库风险联动。
-
公开(公告)号：CN115982374B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202211539459.X
申请日：2022-12-02
申请人： 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
摘要： 本发明公开一种大坝应急响应知识库联动的多视角学习实体对齐方法和系统，包括：大坝应急响应知识库的知识图谱构建，针对大坝应急响应文件进行知识抽取的操作，构建大坝应急响应知识图谱；提出基于BERT嵌入的多视角学习实体对齐方法，融入非结构化文本描述特征改善实体编码，将实体文本描述与实体结构及属性相结合，对实体进行充分表示；同时，以将共享注意力权重作用于属性类型嵌入与属性值嵌入，防止噪声属性造成结果偏差；通过上述对齐方法对大坝应急响应知识库的知识图谱进行实体对齐操作，实现应急发生时的大坝应急响应知识库联动。
-
公开(公告)号：CN113139571B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110255306.1
申请日：2021-03-09
申请人： 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于时空多视图融合的大坝安全监测数据补全方法，包括，根据大坝安全监测数据的特点，在全局空间视图、全局时间视图、局部空间视图、局部时间视图上分别抽象出视图模型；将四个模型利用lasso回归进行融合，产生时空多视图融合模型；利用时空多视图融合模型生成补全数据。在时空特征强相关的情况下，该方法可以很好的解决大坝安全监测数据中存在的块状缺失和局部缺失等问题，且经过在真实大坝安全监测数据上验证，该方法比以往经典算法和传统时空模型具有更小的误差和更好的补全效果。
-
公开(公告)号：CN108805192B
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201810555147.5
申请日：2018-06-01
申请人： 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于分层网络结构的监测数据分析方法，包括以下步骤：步骤1，依据监测仪器的物理网络结构，构造大坝分层树；步骤2，依据初始局部权重，按照步骤1提出的大坝分层树，对权重进行重组分配；步骤3，依据3σ评判准则，对大坝分层树的底层每个叶子节点进行单点分析，得到每个叶子节点的分析结果；步骤4，通过构造子节点的分析结果矩阵和权重矩阵，并将二者矩阵相乘，得到父节点的分析结果，按此方法对大坝分层树自叶子节点向根节点逐层计算出所有网络节点的分析结果；步骤5，构造人工神经网络分析模型，使用步骤4得到的分析结果作为样本数据来训练分析模型，模型分析结果可以为大坝安全综合评判提供依据。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
30 条记录 (耗时 0.07 秒)
