-
公开(公告)号：CN113255889B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202110579022.8
申请日：2021-05-26
申请人： 安徽理工大学 , 合肥博谐电子科技有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06N3/006 , G06V10/764
摘要： 本发明提供了一种基于深度学习的职业性尘肺病多模态分析方法，属于尘肺病分析领域，包括：采集人员的胸部X片影像信息和个人基础信息；对个人基础信息进行词向量化处理；构建一维卷积神经网络和二维卷积神经网络，并在此基础上建立多模态卷积神经网络MM‑CNN模型；将上述两种信息作为多模态卷积神经网络MM‑CNN模型的输入，建立多分类MM‑CNN尘肺病分析模型，在满足相应约束下形成目标函数；采用混合跳蛙算法SFLA优化多分类MM‑CNN尘肺病分析模型的超参数；采用优化后的多分类MM‑CNN尘肺病分析模型对人员的胸部X片影像信息和词向量化处理后的个人信息进行分析，并输出分析结果。该方法能够实现人员肺部健康的准确、实时检测分析，完成部分职业性尘肺病的早期预警。
-
公开(公告)号：CN111613331A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010437480.3
申请日：2020-05-21
申请人： 安徽理工大学 , 合肥博谐电子科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于随机森林和word2vec的矿工营养代谢评估方法及系统，涉及营养代谢评估技术领域，在分析矿工营养代谢的时候综合考虑了矿工个体差异，同时利用word2vec准备提取词向量，在借助RF回归分析方法提升矿工代谢评估的准确性和可靠性，准确可靠的评估代谢情况有助于准确、及时地掌握矿工的身体健康状态。针对矿工这一特殊群体进行营养代谢检测的评估，实现矿工身体健康状态的准确、实时测量分析，完成部分职业病的前期预警及保障矿工的生命健康。
-
公开(公告)号：CN113255889A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110579022.8
申请日：2021-05-26
申请人： 安徽理工大学 , 合肥博谐电子科技有限公司
摘要： 本发明提供了一种基于深度学习的职业性尘肺病多模态分析方法，属于尘肺病分析领域，包括：采集人员的胸部X片影像信息和个人基础信息；对个人基础信息进行词向量化处理；构建一维卷积神经网络和二维卷积神经网络，并在此基础上建立多模态卷积神经网络MM‑CNN模型；将上述两种信息作为多模态卷积神经网络MM‑CNN模型的输入，建立多分类MM‑CNN尘肺病分析模型，在满足相应约束下形成目标函数；采用混合跳蛙算法SFLA优化多分类MM‑CNN尘肺病分析模型的超参数；采用优化后的多分类MM‑CNN尘肺病分析模型对人员的胸部X片影像信息和词向量化处理后的个人信息进行分析，并输出分析结果。该方法能够实现人员肺部健康的准确、实时检测分析，完成部分职业性尘肺病的早期预警。
-
公开(公告)号：CN113113148A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110466396.9
申请日：2021-04-28
申请人： 安徽理工大学 , 合肥博谐电子科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于LLE结合SOM的矿工体检情况辨识方法，采集人体各项生理指标数据；按照LLE算法选择出采集的生理指标数据中重要体检生理指标；将选择出重要体检生理指标随机划分为训练集和测试集；利用训练集数据作为SOM算法的输入，建立体检数据异常情况识别模型；利用测试集对建立异常情况识别模型进行识别；得到正常与异常生理指标样本的辨识；非常适合高维数据的可视化，能够维持输入空间的拓扑结构，具有很高的泛化能力，它甚至能识别之前从没遇过的输入样本；可实现矿工体检异常情况的精准辨识。
-
公开(公告)号：CN111613340A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010436457.2
申请日：2020-05-21
申请人： 安徽理工大学 , 合肥博谐电子科技有限公司
摘要： 本发明公开了矿工健康评估方法及系统，涉及人体健康管理技术领域，1、搭建矿工健康管理系统；2、系统采集不同健康状况的矿工生理参数数据；3、采用ABC-RS算法对原始矿工健康数据进行属性约简；4、将属性约简后的数据按比例随机划分成训练集和预测集；5、利用训练集建立ELM健康诊断的预测模型，预测集检验早期职业病类别预测的效果。将ABC-RS算法与ELM算法相结合用于矿工生理指标数据的处理与预测评估；采用ABC-RS删选出矿工健康数据中的有用属性，利用按比例随机划分的训练集建立ELM健康诊断预测模型，预测集检验分类效果，最后实现对矿工健康状况的评估。
-
公开(公告)号：CN118797403A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410765754.X
申请日：2024-06-14
申请人： 安徽理工大学
IPC分类号： G06F18/24 , G01N21/65 , G06F18/2131 , G06F18/15 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N3/006
摘要： 本发明公开了一种基于拉曼光谱的变压器故障诊断方法，包括：利用表面增强拉曼散射技术获得故障变压器油拉曼光谱的信息，得到故障变压器油拉曼光谱数据集；在光谱数据预处理中，利用K点循环快速傅里叶变换中值法进行故障变压器油拉曼光谱的去噪预处理，利用蚁狮优化堆栈稀疏自编码器进行故障变压器油拉曼光谱的降维预处理，利用自适应迭代重加权惩罚最小二乘进行故障变压器油拉曼光谱的基线校正；利用蚁狮优化Elman神经网络分类识别模型处理预处理后的故障变压器油拉曼光谱信息。
-
公开(公告)号：CN118296301A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410531028.1
申请日：2024-04-29
申请人： 国网安徽省电力有限公司阜阳供电公司 , 安徽理工大学
IPC分类号： G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/2113 , G06N3/006 , G06F17/14 , G06F17/16 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06N3/0499 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及工业用电负荷技术领域，具体公开了一种工业大用户用电负荷特征筛选方法，包括S‑1：采集工业用电的大用户所使用的多种设备电力负荷参数，构建原始功率数据集，并对所述数据进行预处理，并划分数据集为训练集和测试集；S‑2：根据电力负荷参数的数据质量和电力负荷特征，对原始功率数据进行时频域特征提取；通过更全面的数据采集，大量提取时频域特征使我们能够从多个维度全面了解电力负荷的特性，这种全面性有助于更准确地描述复杂的负荷波动和模式；更好的预测性，多维度的时频域特征提供更强的预测性，使我们能够更准确地预测未来的负荷需求，有助于电力供应的调度和规划；更全面的数据记录，大量特征提取确保了更全面的数据记录。
-
公开(公告)号：CN118052149A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410317288.9
申请日：2024-03-20
申请人： 安徽理工大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N20/20 , G06F18/2431 , G06F119/08
摘要： 本发明涉及空调特性分析领域，更具体的说是联合ETP模型与随机森林模型的空调特性模型构建方法，包括以下步骤：搭建实验平台获取空调运行功率、室内温湿度、室外温湿度数据，统计房间参数与空调参数及其他对空调运行会产生影响的因素；对获取的数据进行处理；用实验平台获取的数据以及房间参数和空调参数构建ETP模型，并计算其预测功率与空调实际运行功率的差值；对除房间参数和空调参数的其余影响空调运行的因素进行偏相关性分析，筛选出优选特征；将ETP模型的输入与优选特征作为输入构建数据集，构建随机森林回归模型来对ETP模型预测空调功率与实际空调功率的差值进行预测；结合随机森林模型的预测结果来对ETP模型进行补偿修正，得到修正后的空调特性模型，具有良好的预测性能。
-
公开(公告)号：CN112370078B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202011247589.7
申请日：2020-11-10
申请人： 安徽理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于超声成像和贝叶斯优化的图像检测方法，涉及图像检测技术领域，在检测矿工肺机能的时候采用了先进的超声成像无损检测手段，同时，在进行超声成像肺机能分析过程中采用贝叶斯优化的KPCANet算法保证了矿工肺机能分析的准确性和可靠性，准确可靠的掌握矿工的肺机能情况有助于准确、及时地掌握矿工的身体健康状态，对于职业性尘肺病早期发现具有重要意义。针对矿工这一特殊群体进行肺部机能检测分析，实现矿工肺部健康状态的准确、实时测量分析，完成职业性尘肺病等部分职业病的前期预警及保障矿工的生命健康。(56)对比文件wenhao lai，mengran zhou.A study ofMultispectral Technology and Two-dimension Autoencoder for Coal and GangueRecognition《.IEEE》.2017,1-9.feng hu,mengran zhou.MultispectralImaging: A New Solution forIdentification of Coal and Gangue《.IEEE》.2019,169697-169704.刘亚梅 等.基于KPCANet 的工件图像特征提取研究《.蚌埠学院学报》.2016,第5卷(第5期),22-26.张银，周孟然.智能超声波物位仪在井下煤仓监控中的应用《.煤矿机械》.2007,第28卷(第2期),167-168.
-
公开(公告)号：CN117236746A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311125222.1
申请日：2023-09-01
申请人： 安徽理工大学
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06N3/006 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种空调负荷可调节潜力评估方法，方法包括：定义单个空调负荷可调节潜力指标；建立基于改进海鸥优化算法的动态BP神经网络模型；基于改进海鸥优化算法的动态BP神经网络的空调负荷可调节潜力评估。该发明不仅有效的解决了传统BP神经网络的隐含层节点不易确定以及参数选取困难的问题，且具有极强的非线性映射能力，良好的评估精度和稳定性，为空调负荷可调节潜力评估的后续研究提供了一种新思路。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
120 条记录 (耗时 0.06 秒)
