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公开(公告)号：CN117928643B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410104582.1
申请日：2024-01-24
申请人： 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 昆明理工大学
摘要： 本申请提出了一种基于多测点组合计算的混凝土坝应力应变分析方法及装置，涉及数据分析技术领域。本申请通过在混凝土坝布置应力应变监测系统，以采集混凝土坝的应力应变监测数据；基于应力应变监测数据，确定混凝土坝的应力应变分析参数，其中，应力应变分析参数包括坝基应力垂向分布、坝体整体水平应力、竖直梁向整体应力、重点部位应变测点变幅对比；基于应力应变分析参数，对混凝土坝进行应力应变分析。本申请建立了一套适用于混凝土坝受荷特点和结构特性的应力应变多测点组合计算方法，构建与数据自动采集、存储相匹配的数据实时计算与分析能力。
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公开(公告)号：CN115618296A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211326946.8
申请日：2022-10-26
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 , 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/241 , G06F18/2415 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明公开一种基于图注意力网络的大坝监测时序数据异常检测方法，包括：分别以大坝各测点和输入时间序列数据的各时间戳作为节点构建有向图；使用两个图注意力层基于预处理的原始数据和有向图，对图中节点关系进行建模，计算每个节点的输出表征；联合优化基于预测的模型和基于重建的模型，得到每个时间戳的两个推断结果；基于两个推断结果计算单个时间戳的异常分数，将异常分数大于阈值的时间戳定义为异常点。本发明使用两个图注意力层同时捕获多元传感器时间序列的时间和空间特征，极大地提高了异常检测的准确性。
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公开(公告)号：CN117928643A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410104582.1
申请日：2024-01-24
申请人： 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 昆明理工大学
摘要： 本申请提出了一种基于多测点组合计算的混凝土坝应力应变分析方法及装置，涉及数据分析技术领域。本申请通过在混凝土坝布置应力应变监测系统，以采集混凝土坝的应力应变监测数据；基于应力应变监测数据，确定混凝土坝的应力应变分析参数，其中，应力应变分析参数包括坝基应力垂向分布、坝体整体水平应力、竖直梁向整体应力、重点部位应变测点变幅对比；基于应力应变分析参数，对混凝土坝进行应力应变分析。本申请建立了一套适用于混凝土坝受荷特点和结构特性的应力应变多测点组合计算方法，构建与数据自动采集、存储相匹配的数据实时计算与分析能力。
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公开(公告)号：CN116665130A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310670442.6
申请日：2023-06-07
申请人： 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
摘要： 本发明公开一种基于时空图的大坝安全监测多元时间序列异常检测方法，包括：1)利用图结构对大坝安全监测多元时间序列时间和变量维度进行显式建模，构建变量特征图和时间特征图；2)采用图注意力网络并行学习时间和变量维度信息，得到更好的表征向量以捕获数据深层依赖关系；3)使用联合基于预测和基于重构模型的优化网络计算异常分数，得到大坝部位异常情况。本发明用于检测大坝安全监测数据中的异常情况，提高了大坝安全监测多元时间序列异常检测的精确率和召回率，并能对异常现象进行合理解释，辅助大坝的安全性评判。
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公开(公告)号：CN116432656A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310694310.7
申请日：2023-06-13
申请人： 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC分类号： G06F40/295 , G06F40/194 , G06F16/35
摘要： 本发明公开了一种面向大坝应急响应的小样本命名实体识别方法，使用细粒度原型网络构建小样本命名实体识别模型，对实体与非实体采用不同的原型构造方式，不同的原型充分地表达相应实体与非实体类型的特征；同时在模型训练过程的损失函数中添加同类实体或者非实体之间的特征差异，以使得同类实体或者非实体的特征表示更加接近；在完成所有类的原型构造后，使用距离函数计算给定样本与所有类原型之间的距离，将距离转换为相似度概率以对样本进行分类。本发明摆脱了现有大坝安全管理领域深度学习算法对大量训练数据的依赖性，能够在样本较少的大坝数据集中完成命名实体识别任务，并具有较高的识别精度与较好的收敛性能。
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公开(公告)号：CN115994891B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202211464767.0
申请日：2022-11-22
申请人： 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
发明人： 毛莺池 , 吴俊 , 肖海斌 , 杨劲松 , 郭有安 , 字陈波 , 彭欣欣 , 聂兵兵 , 王龙宝 , 赵欢 , 王孜博 , 吴光耀 , 余意 , 刘海波 , 郭锐 , 王海燕 , 翟笠 , 陈恒江 , 李耀德 , 赵家尧 , 刘军显
摘要： 本发明公开了一种基于狼群算法的无人载具混凝土坝表面缺陷动态检测方法，具体包括：步骤一：定义无人载具集群中人工狼的个数和中心控制节点；步骤二：初始化无人载具凝土坝表面缺陷动态检测方法所用到的参数；步骤三：初始化无人载具凝土坝表面缺陷动态检测方法的侦察环境；步骤四：搜索狼动态检测大坝缺陷；步骤五：中心控制节点选择头狼；步骤六：协作狼对头狼附近的缺陷实施围攻行为；步骤七：协作狼将缺陷图片、缺陷状态表达式同步给中心控制节点；步骤八：重新初始化头狼；步骤九：重复步骤四‑八，直至所有缺陷检测完毕。本方法能够为无人载具集群在特定工程地形下的混凝土坝表面缺陷动态检测提供模型指导，同时使用基于狼群算法的群体智能思想对无人载具集群的缺陷识别路径进行动态规划。
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公开(公告)号：CN116346921A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310316643.6
申请日：2023-03-29
申请人： 华能澜沧江水电股份有限公司 , 河海大学
IPC分类号： H04L67/5682 , H04L67/12 , H04W28/084 , H04W28/14 , G06F18/20 , G06Q50/06 , G06Q50/26
摘要： 本发明公开一种面向流域大坝安全管控的多服务器协同缓存更新方法，构造大坝应急响应系统中用户请求大坝监测内容的缓存模型和时延模型；构造最大化用户请求节省时延的目标函数；将最大化用户请求节省时延的协同缓存问题表示为部分可观测马尔科夫决策过程；将不同水电站的边缘服务器映射为不同的智能体，利用多智能体循环深度确定性策略梯度算法通过智能体收集用户内容请求信息、内容请求特征和边缘服务器的缓存状态，组合成一个系统状态；将系统状态信息作为每个智能体的输入；找出最优协同缓存更新方案。本发明提出的多智能体循环深度确定性策略梯度缓存更新方法，降低了服务器通信成本，满足大坝用户请求监测内容的时延和合理安全管控措施的需求。
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公开(公告)号：CN114898121A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210664943.9
申请日：2022-06-13
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图注意力网络的混凝土坝缺陷图像描述自动生成方法，包括以下步骤：1)利用多层卷积神经网络提取缺陷图像的局部网格特征和整幅图像特征，进行图像编码；2)构建网格特征交互图，对缺陷图像的网格视觉特征和全局图像特征进行融合编码；3)通过图注意力网络更新优化全局和局部特征，充分利用改进的视觉特征进行缺陷描述。本发明构建网格特征交互图，并利用图注意力网络更新节点信息，将特征提取任务作为图节点分类任务实现，不会增加计算开销，同时提高了性能。本发明可以捕捉缺陷图像的全局图像信息，并捕获局部网格特征的潜在交互，加深了对缺陷图像内容的理解，生成的描述文本能够准确并连贯地描述缺陷信息。
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公开(公告)号：CN117972841B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410104570.9
申请日：2024-01-24
申请人： 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
发明人： 陈豪 , 包腾飞 , 迟福东 , 王子成 , 顾昊 , 谢洪林 , 张礼兵 , 金久峰 , 吴涛 , 陈志亭 , 张帅 , 赵欢 , 蒋金磊 , 王顺波 , 管镇 , 郭锐 , 陆君君 , 段忠俊 , 温世伶
IPC分类号： G06F30/13 , G06F30/27 , G06Q50/08 , G06F119/08 , G06F119/14
摘要： 本发明提出一种混凝土坝运行性态在线评判分层模型量化推导方法，涉及大坝运行安全监测与管理技术领域，其中，混凝土坝运行性态量化推导逻辑架构，主要分为纵向维度和横向维度两个方面，纵向维度是评价在线评判分层模型纵向评判的主线，从监测数据、诊断方法、监控项目、评判指标、关键部位、整体工程六个层级，客观地反映混凝土坝从局部到整体、从细节到整体的分析思路；横向维度是混凝土坝运行性态评判的要素集合，开展同一层级各评价要素之间的重要程度对比，同时建立同层要素之间的关联关系，由此，通过纵向维度和横向维度的运行性态评判，实现混凝土坝运行性态的快速智能评估，并使混凝土坝运行性态的安全评判更加系统全面和准确可靠。
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公开(公告)号：CN118154973A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410360720.2
申请日：2024-03-27
申请人： 华能澜沧江水电股份有限公司 , 河海大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06N3/045 , G06N3/084
摘要： 本公开公开一种基于分层特征融合网络的小样本分类检测方法，包括：采用不同深度的网络作为特征提取器，并构建关系得分作为样本类别相似性度量单位，实现高精度、高效率的小样本图像分类工作。该模型首先采集不同层次的样本特征信息，并利用特征融合方法获得基于不同深度的样本特征信息载体。然后将融合特征通过特征空间凝聚成原型点，提高分类工作的效率。最后通过构建可学习的相似性度量方式，对样本不同类别之间的信息进行学习，获得预测结果。相较于当前技术中对小样本学习过程中丢弃浅层特征和追求深度特征带来的样本信息利用不充分问题，通过本公开方案生成的小样本图像分类模型，提高了图像的分类准确率和效率。
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