公开(公告)号：CN108520348A

公开(公告)日：2018-09-11

申请号：CN201810281241.6

申请日：2018-04-02

申请人： 重庆大学

发明人： 熊庆宇 ,  王楷 ,  梁山 ,  陆旺 ,  姚政 ,  朱奇武 ,  余星 ,  刘通

IPC分类号： G06Q10/06 ,  G06Q50/02 ,  G06F17/14

摘要： 本发明提供了一种基于红树林生态大数据的生态指标预测方法，主要包括以下步骤：1)确定红树林生态保护区。2)建立红树林生态指标数据集。3)对数据集T和数据集Y进行预处理。4)对数据集T进行线性化处理，得到线性训练集S。5)建立红树林生态指标预测模型。6)利用所述红树林生态指标预测模型、所述线性训练集S和红树林生态健康评价等级判定表，对所述红树林生态保护区内红树林未来生态健康状况进行预测。本发明利用这些已预测到的重要生态指标，结合红树林生态健康评价等级判定表，最终实现对红树林生态健康状况进行准确预测。

公开(公告)号：CN108510191B

公开(公告)日：2021-10-08

申请号：CN201810281244.X

申请日：2018-04-02

申请人： 重庆大学

发明人： 王楷 ,  熊庆宇 ,  梁山 ,  姚政 ,  陆旺 ,  余星 ,  朱奇武 ,  刘通

IPC分类号： G06Q10/06 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提供了一种基于堆叠降噪自动编码算法的红树林生态健康评价方法，主要包括以下步骤：1)确定红树林生态保护区。2)建立红树林生态指标数据集。3)对数据集X和数据集Y进行预处理。记数据集X归一化后为数据集R1。4)利用堆叠降噪自动编码算法对数据集X中的数据进行训练。5)建立红树林生态指标预测模型。6)利用所述红树林生态指标预测模型、所述线性训练集S和红树林生态健康评价等级判定表，对所述红树林生态保护区内红树林未来生态健康状况进行预测。本发明利用这些已预测到的重要生态指标，结合红树林生态健康评价等级判定表，最终实现对红树林生态健康状况进行准确预测。

公开(公告)号：CN113052302B

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202110365412.5

申请日：2021-04-02

申请人： 重庆大学

发明人： 熊庆宇 ,  朱奇武 ,  杨正益 ,  胡瑶 ,  张致远 ,  吴自慧 ,  郭佳浩

IPC分类号： G06F18/2415 ,  G06F18/2433 ,  G06F18/211 ,  G06F18/231 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/088 ,  G06N7/01

摘要： 本发明适用于机械设备监控技术领域，提供了一种基于循环神经网络的机器健康监控方法、装置及终端设备，方法包括基于目标设备的离线机器数据提取多域特征生成原始特征集；通过层次聚类算法对原始特征集进行聚类分析，并根据聚类分析结果在原始特征集中选择满足预设距离范围的特征作为待训练特征子集；在离线监控和在线监控分别使用不同的机器数据训练隐马尔可夫模型进行异常时刻识别，以及训练堆叠双向长短期记忆神经网络模型对目标设备的剩余使用寿命进行预测。通过本发明可以准确捕捉目标设备的异常时刻，并准确地对目标设备的剩余使用寿命进行预测。

公开(公告)号：CN108510191A

公开(公告)日：2018-09-07

申请号：CN201810281244.X

申请日：2018-04-02

申请人： 重庆大学

发明人： 王楷 ,  熊庆宇 ,  梁山 ,  姚政 ,  陆旺 ,  余星 ,  朱奇武 ,  刘通

IPC分类号： G06Q10/06 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提供了一种基于堆叠降噪自动编码算法的红树林生态健康评价方法，主要包括以下步骤：1)确定红树林生态保护区。2)建立红树林生态指标数据集。3)对数据集X和数据集Y进行预处理。记数据集X归一化后为数据集R1。4)利用堆叠降噪自动编码算法对数据集X中的数据进行训练。5)建立红树林生态指标预测模型。6)利用所述红树林生态指标预测模型、所述线性训练集S和红树林生态健康评价等级判定表，对所述红树林生态保护区内红树林未来生态健康状况进行预测。本发明利用这些已预测到的重要生态指标，结合红树林生态健康评价等级判定表，最终实现对红树林生态健康状况进行准确预测。

公开(公告)号：CN108520348B

公开(公告)日：2021-10-26

申请号：CN201810281241.6

申请日：2018-04-02

申请人： 重庆大学

发明人： 熊庆宇 ,  王楷 ,  梁山 ,  陆旺 ,  姚政 ,  朱奇武 ,  余星 ,  刘通

IPC分类号： G06Q10/06 ,  G06Q50/02 ,  G06F17/14

摘要： 本发明提供了一种基于红树林生态大数据的生态指标预测方法，主要包括以下步骤：1)确定红树林生态保护区。2)建立红树林生态指标数据集。3)对数据集T和数据集Y进行预处理。4)对数据集T进行线性化处理，得到线性训练集S。5)建立红树林生态指标预测模型。6)利用所述红树林生态指标预测模型、所述线性训练集S和红树林生态健康评价等级判定表，对所述红树林生态保护区内红树林未来生态健康状况进行预测。本发明利用这些已预测到的重要生态指标，结合红树林生态健康评价等级判定表，最终实现对红树林生态健康状况进行准确预测。

公开(公告)号：CN113052302A

公开(公告)日：2021-06-29

申请号：CN202110365412.5

申请日：2021-04-02

申请人： 重庆大学

发明人： 熊庆宇 ,  朱奇武 ,  杨正益 ,  胡瑶 ,  张致远 ,  吴自慧 ,  郭佳浩

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

摘要： 本发明适用于机械设备监控技术领域，提供了一种基于循环神经网络的机器健康监控方法、装置及终端设备，方法包括基于目标设备的离线机器数据提取多域特征生成原始特征集；通过层次聚类算法对原始特征集进行聚类分析，并根据聚类分析结果在原始特征集中选择满足预设距离范围的特征作为待训练特征子集；在离线监控和在线监控分别使用不同的机器数据训练隐马尔可夫模型进行异常时刻识别，以及训练堆叠双向长短期记忆神经网络模型对目标设备的剩余使用寿命进行预测。通过本发明可以准确捕捉目标设备的异常时刻，并准确地对目标设备的剩余使用寿命进行预测。