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公开(公告)号：CN110243834A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910622973.1
申请日：2019-07-11
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的变压器设备缺陷分析方法，其包括接收变压器的缺陷现象，构成部件表征矩阵；获取与构成部件相关的所有特征状态并构建形成关联矩阵；提取与特征状态相关的缺陷现象，并构建形成细化关联矩阵；提取与缺陷现象对应的所有量级特征，并构建量级特征矩阵；采用softmax算法和初始中间变量，计算权重因子，并采用所有的权重因子构成权重矩阵；根据权重矩阵和量级特征矩阵，计算故障原因向量，并将迭代次数累加一次；当迭代次数小于迭代阈值时，更新初始中间变量，之后返回权重因子计算步骤；当迭代次数大于等于设定阈值时，采用最后一次计算的故障原因向量计算量级特征矩阵对应故障原因的概率向量。
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公开(公告)号：CN110243834B
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201910622973.1
申请日：2019-07-11
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的变压器设备缺陷分析方法，其包括接收变压器的缺陷现象，构成部件表征矩阵；获取与构成部件相关的所有特征状态并构建形成关联矩阵；提取与特征状态相关的缺陷现象，并构建形成细化关联矩阵；提取与缺陷现象对应的所有量级特征，并构建量级特征矩阵；采用softmax算法和初始中间变量，计算权重因子，并采用所有的权重因子构成权重矩阵；根据权重矩阵和量级特征矩阵，计算故障原因向量，并将迭代次数累加一次；当迭代次数小于迭代阈值时，更新初始中间变量，之后返回权重因子计算步骤；当迭代次数大于等于迭代阈值时，采用最后一次计算的故障原因向量计算量级特征矩阵对应故障原因的概率向量。
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公开(公告)号：CN110309155B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201910611153.2
申请日：2019-07-08
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据库技术和分层数据的图像数据管理系统及方法，结合数据库技术和分层数据格式，解决了当前图像数据管理中存在的效率不高和安全系数低的问题，开发支持多种元数据、检索方便、灵活直观的图像数据管理系统。本发明使用数据库表单元存储元数据，检索方便、灵活直观，且支持多种数据格式。本发明使用分层数据格式存储文件数据，用户不可通过操作系统直接访问查看数据，分层数据结构存储大量图像数据后，通常非常庞大，难以被直接拷贝或删除，降低了数据加密的成本，也降低了数据泄露、误删的风险。本发明的分层数据格式中，可同时对多种数据进行存储，扩展性极强，使数据更为简练，增强了系统数据管理的能力。
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公开(公告)号：CN110309155A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910611153.2
申请日：2019-07-08
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据库技术和分层数据的图像数据管理系统及方法，结合数据库技术和分层数据格式，解决了当前图像数据管理中存在的效率不高和安全系数低的问题，开发支持多种元数据、检索方便、灵活直观的图像数据管理系统。本发明使用数据库表单元存储元数据，检索方便、灵活直观，且支持多种数据格式。本发明使用分层数据格式存储文件数据，用户不可通过操作系统直接访问查看数据，分层数据结构存储大量图像数据后，通常非常庞大，难以被直接拷贝或删除，降低了数据加密的成本，也降低了数据泄露、误删的风险。本发明的分层数据格式中，可同时对多种数据进行存储，扩展性极强，使数据更为简练，增强了系统数据管理的能力。
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