-
公开(公告)号：CN118260604A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410288843.X
申请日：2024-03-14
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F18/22 , G06F18/213 , G06N3/047 , G06N3/08 , G06Q10/20
Abstract: 本发明涉及一种基于受限玻尔兹曼机的重力波仪健康度计算方法，涉及气象设备健康度计算技术领域。采集重力波仪数据；将采集到的重力波仪数据输入受限玻尔兹曼机中训练受限玻尔兹曼机，利用受限玻尔兹曼机对重力波仪数据进行学习，学习其内在的数据特征，将其降维到低维特征下表示，消除重力波仪中的数据冗余，保留其内在的数据特征；在获得降维后的数据特征中，采用欧式距离对重力波仪健康度进行实时计算，即可得到重力波仪健康度。本发明通过受限玻尔兹曼机算法进行降维处理，可有效地从海量数据中提炼出关键属性特征，同时剔除冗余信息，以便准确判断重力波仪的健康状况。
-
公开(公告)号：CN118228144A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410288844.4
申请日：2024-03-14
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F18/243 , G06F18/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制的AlexNet网络气象设备健康状态诊断方法，涉及气象设备健康度计算技术领域。包括：计算出气象设备不同健康状态下的健康度一维时间序列曲线，根据格拉马角场将气象设备不同健康状态下的健康度一维时间序列曲线转换为对应的二维健康状态图像，即为格拉马角和场图像和格拉马角差场图像；将格拉马角和场图像和格拉马角差场图像同时并行送入基于挤压激励机制的AlexNet网络中进行气象设备健康状态图像识别，识别出当前健康状态所处的类别，两个并行的AlexNet网络将得到两个图像识别的结果；将两个识别结果集合后送入随机森林中进行集成学习最终获得一个最终的健康状态诊断结果。
-
公开(公告)号：CN118095554A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410288841.0
申请日：2024-03-14
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于PSO算法的BiLSTM网络气象设备健康度预测方法，涉及气象设备健康度计算计算机应用技术领域。首先将重力波仪健康度历史数据输入到BiLSTM网络中，利用BiLSTM对过去一段时间内健康度前向数据和后向数据进行学习，同时，对于BiLSTM网络的参数的迭代调整采用PSO算法进行调整，基于适应度函数对粒子位置和速度进行更新，同时更新网络模型的参数。当网络达到收敛标准后代表网络已经训练完成，利用训练好的网络对健康度曲线进行拟合同时计算出未来时刻的健康度，对未来时刻重力波仪的运行状态进行预先评估，在一定程度上对重力波仪的健康度发生做到先知性判断和了解。
-
公开(公告)号：CN113780564B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202111084761.6
申请日：2021-09-15
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06N5/04 , G06N5/022 , G06F16/36 , G06F16/35 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0985 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种融合实体类型信息的知识图谱推理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：将实体嵌入矩阵、关系嵌入矩阵和实体类型嵌入矩阵输入推理模型中分别提取头实体向量、关系向量和头实体类型向量，并生成推理模型的卷积核；将推理模型的卷积核对头实体向量进行卷积，生成推理模型的隐藏层；将隐藏层经过推理模型的全连接层后，生成混合特征向量；将混合特征向量与实体嵌入矩阵相乘，并采用sigmoid激活函数进行归一化处理，输出推理结果。本发明将实体类型嵌入和关系嵌入相融合，用融合后的特征向量对头实体进行卷积，能够捕获实体、实体类型和关系的内在联系，有效提升了推理结果的实体类型正确率。
-
公开(公告)号：CN116186959A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202210882889.5
申请日：2022-07-26
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明实施例公开了一种支持多种时序约束的嵌入式系统仿真方法与装置。该方法包括：建立嵌入式系统的任务模型；定义任务触发关系；定义任务间通信模型；定义系统资源模型；定义任务资源访问控制模型；定义数据访问控制模型；设置仿真参数；根据任务模型、任务触发关系、任务间通信模型、系统资源模型、任务资源访问控制模型、数据访问控制模型和仿真参数对嵌入式系统进行仿真处理。通过本发明，解决了传统仿真方法不能描述复杂嵌入式系统任务间关系的技术问题，达到了提高仿真结果的可靠性，同时具备方法简单、描述能力强以及容易实施的技术效果。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115456298A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211202482.X
申请日：2022-09-29
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种电力驱动器件预测性维护方法、系统与设备，属于电力驱动器件故障预测领域，包括：应用粒子群优化方法，对电力驱动器件初步模型进行参数调优后得到电力驱动器件的数字孪生体；将电机故障和减速机齿轮故障注入数字孪生体中，产生仿真数据；依据电力驱动器件的运行时间特性，选用长短记忆神经网络作为电力驱动器件故障预测算法，对仿真数据进行故障预测算法的训练；将训练后的故障预测算法部署在电力驱动器件实体中，实现电力驱动器件的实时故障预测；依据实时故障预测结果，制定维护策略。该方法可以实现电力驱动器件的实时故障预测。
-
公开(公告)号：CN104408290A
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201410598480.6
申请日：2014-10-30
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于包含与演绎分析的精确序列规则挖掘方法，用于解决现有规则冗余的技术问题。技术方案是首先挖掘频繁闭情节及生成子，以保证序列规则在挖掘过程是无冗余的；然后，在构成序列规则的过程中，通过检查频繁闭情节集和生成子集，找到其最大重叠集元素以及其投影与被投影元素，过滤其投影与被投影元素产生的序列规则，即可达到冗余性检查的目的；最后，根据序列规则的定义，根据过滤后的频繁闭序列集和生成子集，生成精确序列规则。该方法在保证时刻复杂度和现有序列规则挖掘算法相当的前提下，消除了序列规则间的冗余，在保证序列规则代表信息完整性的前提下，保证了规则数量最少。
-
公开(公告)号：CN104008185A
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201410256954.9
申请日：2014-06-11
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30961
Abstract: 本发明公开了一种基于相同结点表和频繁情节树的频繁闭情节挖掘方法，用于解决现有频繁情节挖掘方法实用性差的技术问题。技术方案是在频繁情节树的基础上，基于相同结点表提出了一个事件序列上的频繁闭情节挖掘方法，通过对情节树进行构造与剪枝和对频繁闭情节进行抽取，该方法不需产生候选情节，提高了空间效率；将闭情节检查蕴含在情节树的构造和相同结点剪枝的过程中，无需单独进行闭合性检查，从而提升了方法的时间效率。检测证明，本发明方法能够更有效地发现事件序列上的频繁闭情节，对于相同的挖掘对象，时间效率平均提升20％，空间效率平均提升60％，且具有时间和空间成本不随支持度、序列长度增加而大幅增加的良好特性。
-
公开(公告)号：CN118536378A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410422238.7
申请日：2024-04-09
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的气象设备故障诊断方法及系统，涉及故障诊断技术领域，该方法包括以下步骤：构建气象设备的外观模型以及电子元器件的初步机理模型；通过梯度下降方法得到数字孪生体机理模型；集成气象设备的外观模型与电子元器件的数字孪生体机理模型，得到气象设备数字孪生体；将故障研究对象的故障注入至气象设备数字孪生体中，得到仿真数据；通过降噪处理后的仿真数据对故障诊断算法进行训练，得到故障诊断参数模型；将故障诊断参数模型部署在数字孪生体中，实现电子元器件的实时故障诊断。本发明通过构建气象设备的数字孪生体，将经过训练故障预测算法部署在数字孪生体中，从而实现对气象设备中电子元器件的实时故障诊断。
-
公开(公告)号：CN118194593A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410422232.X
申请日：2024-04-09
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/20 , G06T7/30 , G06V10/40 , G06T17/20 , G06F119/02 , G06F119/14 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开一种气象仪器故障检测方法、系统、设备及存储介质，涉及装备仪器健康管理技术领域，该方法包括对气象仪器进行模块分解，获取气象仪器的点云数据和像素数据，分析气象仪器各部件间的几何特征与拓扑结构关系，构建气象仪器的几何模型；对气象仪器的输入电压电流、输出电压电流以及光电信号进行检验，同时对气象仪器各个核心部件在工作状态下的响应特性进行分析，进而构建气象仪器的机理模型；建立气象仪器核心部件输入输出信号的时变模型，构建气象仪器的寿命退化模型；根据气象仪器的几何模型、机理模型和寿命退化模型，构建降水仪的数字孪生体；利用数字孪生技术，提高气象仪器的故障预测效率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
37
records
(took 0.032 seconds)
