公开(公告)号：CN116664614A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310526366.1

申请日：2023-05-06

申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) ,  齐鲁工业大学(山东省科学院)

发明人： 丁青艳 ,  董学成 ,  郭卫孟 ,  郑婉 ,  潘雨

IPC分类号： G06T7/136 ,  G06T7/194 ,  G06T5/00 ,  G06T3/60 ,  G06V10/764 ,  G16H70/60

摘要： 本发明属于图像处理的技术领域，提供了一种宫颈液基病理细胞检测少样本图像数据增强方法，包括将采集到的方形图像剔除非关键信息，固定图像大小，并进行预处理增强数据集；从数据集取出一个batch的图像后，使用双峰法计算每张图像前景与背景分隔的阈值；根据前景的像素占比与背景的像素占比计算出每张图像的前景与背景之间的对比度；设定对比度阈值P1、P2，且P1

公开(公告)号：CN117407814A

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202311281321.9

申请日：2023-09-28

申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) ,  齐鲁工业大学(山东省科学院)

发明人： 丁青艳 ,  郭卫孟 ,  张让勇 ,  郑婉 ,  潘雨 ,  董学成

IPC分类号： G06F18/2433 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/22

摘要： 本发明属于故障预警检测特定计算机模型的技术领域，更具体地，涉及一种基于数字孪生的机床设备故障预警方法及系统。所述方法包括采集数控机床产生的历史数据作为异常数据检测模型训练的数据源；构建基于OneClassSVM算法的异常数据检测模型，从数据源中获取所需数据对基于OneClassSVM算法的异常数据检测模型进行训练；初始化SOM神经网络的神经元向量，训练SOM神经网络的神经元，获取预警神经元及其预警距离，生成预警模型；构建故障预警模型；将采集到的实时数据输入基于OneClassSVM算法的异常数据检测模型以及故障预警模块实时检测。本发明解决了现有技术中易造成机床故障的漏报警与误报警的情况，以及难以提早发现导致的故障等问题。

公开(公告)号：CN115511008A

公开(公告)日：2022-12-23

申请号：CN202211358013.7

申请日：2022-11-01

申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) ,  齐鲁工业大学

发明人： 丁青艳 ,  郭卫孟 ,  张让勇

IPC分类号： G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开一种基于SOM‑AO的机床设备故障预警方法，属于计算机模型的技术领域。本发明中，首先，通过改进的AO算法优化：用于搭建SOM神经网络的神经元向量，使得神经元向量更加优秀；然后，通过SOM神经网络去进一步优化预警所用的神经元向量，同时得到该神经元的预警范围；最后，通过实际数据获取相应的异常对比值，与自适应阈值进行比较，最终得出被测机床是否异常的预测结果。本发明通过以上的方式可以得出数控机床比之前更加精准的预警结果，在一定程度上避免机床发生重大故障,提高了机床的整体性能。

公开(公告)号：CN114996566A

公开(公告)日：2022-09-02

申请号：CN202210439549.5

申请日：2022-04-25

申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) ,  齐鲁工业大学

发明人： 顾然 ,  孟庆龙 ,  王丹 ,  丁文康 ,  杨天嘉 ,  袁慧苗 ,  王星星 ,  程大全 ,  郭卫孟 ,  李成攻 ,  郝慧娟 ,  郝凤琦 ,  白金强 ,  程广河 ,  唐勇伟

IPC分类号： G06F16/9535 ,  G06F16/906 ,  G06F40/126 ,  G06F40/284 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及计算机推荐技术领域，公开了一种面向工业互联网平台的智能推荐系统及方法，所述的系统包括后台管理模块、用户端、推荐管理模块、前端展示模块；所述的方法包括以下流程：(1)对后台管理模块中平台的信息进行数据预处理；(2)对用户信息进行数据预处理；(3)关于平台文本信息的文本‑主题特征提取；(4)关于企业用户信息的用户‑兴趣特征提取；(5)把流程(3)、(4)所得到的向量yCNN、yAFM通过低阶与高阶特征交互的融合，然后经过sigmoid非线性转换，得到预测喜爱程度的概率输出，然后根据喜爱程度的概率大小将被推荐信息进行排序得到待推荐topk；(6)把待推荐topk传输到到前端展示模块，形成推荐列表推荐给对应的企业用户。