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公开(公告)号：CN118410292B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202410339773.6
申请日：2024-03-25
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F17/16 , G06F17/12 , G06F17/18 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F123/02
Abstract: 本发明提出一种基于深度FCM的多元时间序列长期预测方法，包括获取多元时间序列数据集；进行标准化处理，得到多元时间序列标准数据集；采用基于合理粒度原则的多维高斯信息粒设计方法进行等距重叠分割，获得多元时间序列分割数据集；预测出所有时间窗口中概念节点的向量数据，以此对多元时间序列进行长期预测；对参数进行训练，得到深度动态向量模糊认知图模型；得到收敛条件，判断链接权重是否满足收敛条件，若满足则将待预测的多元时间序列输入深度动态向量模糊认知图模型中，得到预测结果，若不满足则重新训练链接权重。本发明能有效的挖掘数据之间的长期依赖关系，在模糊决策与时间序列预测精度上有了明显的提升，且本发明具有可解释性。
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公开(公告)号：CN118112987A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410255937.7
申请日：2024-03-06
Applicant: 大连理工大学
IPC: G05B19/05
Abstract: 基于控制目标量化指标的梯形图自动生成装置及方法，属于工业控制系统领域，用于解决PLC控制中自动生成梯形图的问题，技术要点是包括将控制目标量化；根据量化的控制目标，自动生成梯形图；其中，将控制目标量化中包括定义变量空间，生成状态向量，变量离散化处理，生成状态空间，定义目标转移矩阵，生成有限状态机等步骤，效果是能够量化、可人工调整并准确地生成规则，生成的梯形图准确且可靠。
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公开(公告)号：CN118112987B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410255937.7
申请日：2024-03-06
Applicant: 大连理工大学
IPC: G05B19/05
Abstract: 基于控制目标量化指标的梯形图自动生成装置及方法，属于工业控制系统领域，用于解决PLC控制中自动生成梯形图的问题，技术要点是包括将控制目标量化；根据量化的控制目标，自动生成梯形图；其中，将控制目标量化中包括定义变量空间，生成状态向量，变量离散化处理，生成状态空间，定义目标转移矩阵，生成有限状态机等步骤，效果是能够量化、可人工调整并准确地生成规则，生成的梯形图准确且可靠。
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公开(公告)号：CN118410292A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410339773.6
申请日：2024-03-25
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F17/16 , G06F17/12 , G06F17/18 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F123/02
Abstract: 本发明提出一种基于深度FCM的多元时间序列长期预测方法，包括获取多元时间序列数据集；进行标准化处理，得到多元时间序列标准数据集；采用基于合理粒度原则的多维高斯信息粒设计方法进行等距重叠分割，获得多元时间序列分割数据集；预测出所有时间窗口中概念节点的向量数据，以此对多元时间序列进行长期预测；对参数进行训练，得到深度动态向量模糊认知图模型；得到收敛条件，判断链接权重是否满足收敛条件，若满足则将待预测的多元时间序列输入深度动态向量模糊认知图模型中，得到预测结果，若不满足则重新训练链接权重。本发明能有效的挖掘数据之间的长期依赖关系，在模糊决策与时间序列预测精度上有了明显的提升，且本发明具有可解释性。
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