公开(公告)号：CN118468226B

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202410916920.1

申请日：2024-07-10

申请人： 山东黄海智能装备有限公司

发明人： 张君利 ,  付琳媛 ,  邹海鹏

IPC分类号： G06F18/25 ,  G06F18/211 ,  G06F18/2137 ,  G06F18/15 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G07C3/00 ,  G06Q50/04 ,  G06F123/02

摘要： 本发明属于风险预测技术领域，具体涉及一种用于药剂灌装机的灌装口药液泄露风险预测方法。本发明提出了药剂灌装机的灌装口药液泄露风险预测流程，通过属性系数分析法ACAM确定各个关键属性的权重，此方法可以剔除权重较低的属性，同时引入状态优化模块用于动态调整特征，引入序列整合模块用于生成数据时间序列局部细节的嵌入，引入跨对象聚合模块用于聚合其它灌装机的局部嵌入，引入时序融合模块用于最后一个时间步的嵌入从所有时间嵌入中查询，从而生成综合嵌入；本发明提供的方法在处理复杂的时序数据和设备间关系时表现优异，能够更准确地预测药液泄露风险，提升设备的运行安全性和维护效率。

公开(公告)号：CN118571364A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410680973.8

申请日：2024-05-29

申请人： 北京工业大学

发明人： 王功明 ,  李欣怡 ,  赵泽豪 ,  陈红

IPC分类号： G16C20/70 ,  G06N3/043 ,  G06N3/045 ,  G06N3/047 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/09 ,  G06N3/096 ,  G06F18/2137

摘要： 本发明属于人工智能驱动的复杂动态系统模型表征和状态预测技术领域，涉及基于自组织深度模糊神经网络的水环境水质预测方法，包括：获取原始数据，获得待处理的任务样本数据，通过互信息分析和统计方法对水质与相关变量间的相关性进行度量，选取与水质具有较大相关性的辅助变量；根据辅助变量与水质的对应关系，构建基于深度模糊神经网络的水环境水质预测模型，通过有效特征对水质预测模型进行训练，进而获得具有水环境水质状态学习能力的预测模型；获取待测水质数据，输入基于深度模糊神经网络的水环境水质预测模型进行测试，获得预测结果；通过不同评价指标对基于深度模糊神经网络水环境水质预测模型进行性能评估。

公开(公告)号：CN118196234A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410398774.8

申请日：2024-04-03

申请人： 湖南科技大学

发明人： 王志强 ,  陆维康 ,  缪婷 ,  张仓铭 ,  魏俊锋 ,  廖秀英 ,  侯海艳 ,  李思佳

IPC分类号： G06T11/20 ,  G06T17/05 ,  G06F18/2137 ,  G06F18/25 ,  G06V10/26 ,  G06V30/422

摘要： 本发明提供一种基于视觉多尺度认知理论的面群目标地图自动综合方法，涉及数字环境下的地图综合技术领域。将视觉多尺度认知理论应用于数字环境下的地图综合领域，从而创建了一种新的面群目标地图综合方法。所述算法模块通过视距、视角等视觉多尺度认知参数描述了由尺度改变而引起的面群目标空间特征发生的化简、降维和融合等空间特征变化类型；采用计算机视觉理论与方法来定量模拟面群目标的视觉多尺度认知过程及其空间特征变化类型，进而结合格式塔理论的约束关系设计了相应一系列算子，在此基础上构建了面群目标的地图自动综合方法。该方法提升了地图综合结果的客观性、自动化、效率和质量，具有较大的理论与实际应用价值。

公开(公告)号：CN118194037A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410308768.9

申请日：2024-03-18

申请人： 北京工业大学

发明人： 蒙西 ,  王岩 ,  乔俊飞

IPC分类号： G06F18/214 ,  G06F18/2137 ,  G06N3/043 ,  G06N3/088

摘要： 本发明公开了一种入炉城市固废热值检测模型构建方法及检测方法，该方法包括：获取焚烧炉系统执行城市固废燃烧时的历史数据；对历史数据预处理；基于预处理后的历史数据，通过机理分析和最大信息系数算法确定其模型输入变量，作为样本数据；基于自组织模糊神经网络的，对确定的模型输入变量进行训练，构建入炉城市固废热值的检测模型，检测模型的输出为送入焚烧炉系统中的固废的热值。本发明基于自组织模糊神经网络良好的非线性映射能力以及泛化能力，构建稳定有效的入炉城市固废热值的检测模型，最终能够在实际检测中，实现高效和准确地测算入炉城市固废热值，进一步将热值预测结果用于控制策略的调整，能够减少污染物排放并提高焚烧发电效率。

公开(公告)号：CN118173189A

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202311660956.X

申请日：2023-12-05

申请人： 浙江中烟工业有限责任公司

发明人： 金泳 ,  高扬华 ,  楼卫东

IPC分类号： G16C20/20 ,  G16C20/70 ,  G06F18/2137 ,  G06F18/22 ,  G06F18/231

摘要： 本发明公开了一种基于黎曼流形的烟草成分相似性分析方法，包括：针对烟草化学成分数据样本集，构建对称正定稀疏化学成分关系连接网络集合，作为高维烟草化学成分数据的一组嵌入黎曼流形；采用基于测地距离的两阶段层次核聚类方法，对对称正定稀疏化学成分关系连接网络集合进行聚类分析；根据聚类分析结果，对烟草化学成分进行相似性判别。本发明的基于黎曼流形的烟草成分相似性分析方法，从非线性分析角度分析烟草成分相似性，挖掘烟草化学成分相互之间的非线性关联关系，用黎曼空间内的距离反映真实的相似性度量，更好地体现出烟草化学成分内在的非线性关系，能避免欧式距离的线性度量方法没有反映出烟草内部各个化学成分之间的非线性本质关系。

公开(公告)号：CN117828378B

公开(公告)日：2024-05-17

申请号：CN202410240760.3

申请日：2024-03-04

申请人： 北京清水爱派建筑设计股份有限公司

发明人： 杨欣 ,  程刚 ,  杨铮 ,  王淑俭 ,  张冰 ,  尹晋 ,  黄启东 ,  姜静静 ,  陶晓菲 ,  姚岳亮

IPC分类号： G06F18/23 ,  G06F18/2137 ,  G06F18/2433 ,  G06F30/20 ,  G06F30/13

摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种数字化智能绿色建筑设计评价方法，包括：获取建筑对应的数据点，根据建筑每项数据的极差以及数据点的数量获取局部半径，在对所有数据点进行聚类的过程中，对于需要进行分裂的聚类域，根据局部半径获取聚类域中每个数据点的局部密度，进而获取每个数据点的可参考度，筛选离散数据点，获取每个离散数据点相对于最近聚类域的综合离域程度，对离散数据点进行重新划分，得到离群点以及新的聚类域，通过不断迭代，得到聚类结果以及真实离群点，根据聚类结果以及真实离群点进行每个建筑的设计评级。本发明排除了真实离群点的干扰，聚类结果更加准确，使得根据聚类结果进行的建筑设计评级更加准确。

公开(公告)号：CN117828378A

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202410240760.3

申请日：2024-03-04

申请人： 北京清水爱派建筑设计股份有限公司

发明人： 杨欣 ,  程刚 ,  杨铮 ,  王淑俭 ,  张冰 ,  尹晋 ,  黄启东 ,  姜静静 ,  陶晓菲 ,  姚岳亮

IPC分类号： G06F18/23 ,  G06F18/2137 ,  G06F18/2433 ,  G06F30/20 ,  G06F30/13

摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种数字化智能绿色建筑设计评价方法，包括：获取建筑对应的数据点，根据建筑每项数据的极差以及数据点的数量获取局部半径，在对所有数据点进行聚类的过程中，对于需要进行分裂的聚类域，根据局部半径获取聚类域中每个数据点的局部密度，进而获取每个数据点的可参考度，筛选离散数据点，获取每个离散数据点相对于最近聚类域的综合离域程度，对离散数据点进行重新划分，得到离群点以及新的聚类域，通过不断迭代，得到聚类结果以及真实离群点，根据聚类结果以及真实离群点进行每个建筑的设计评级。本发明排除了真实离群点的干扰，聚类结果更加准确，使得根据聚类结果进行的建筑设计评级更加准确。

公开(公告)号：CN117828339A

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202410004558.0

申请日：2024-01-03

申请人： 天津大学

发明人： 高忠科 ,  李浩宇 ,  郝雨时 ,  孙新林 ,  姜博畅

IPC分类号： G06F18/2137 ,  G06F18/2413

摘要： 本发明涉及基于40通道脑电采集设备的新型脑控智能肢体运动训练系统，用于脑卒中患者的患肢康复训练。具体方式为：首先通过脑电采集设备采集受试者欲训练肢体运动想象脑电信号；之后针对脑电信号高维、非线性的特性以及受试者个体差异对系统性能的影响，通过基于流形的数据、特征处理方法(基于流形的跨被试多尺度脑电解码模型,MaMSM)实现高准确率解析脑电信号；最后通过肌肉电刺激实现对应肢体的运动，实现系统受试者对欲训练肢体的主动训练。

公开(公告)号：CN117786432A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311568026.1

申请日：2023-11-22

申请人： 太极计算机股份有限公司

发明人： 王语博 ,  祁纲 ,  韩国权 ,  李芳

IPC分类号： G06F18/23 ,  G06F18/21 ,  G06F18/20 ,  G06F18/40 ,  G06F18/211 ,  G06F18/2113 ,  G06F18/2132 ,  G06F18/2137

摘要： 本发明提供了一种基于无监督学习的聚类任务排序方法，属于聚类任务排序技术领域，包括：获取聚类任务的任务数据，基于预设无监督学习算法组中学习算法对聚类任务进行初始排序，得到初始排序数据组；根据聚类任务的任务评价指标结合无监督学习的可视化方式对初始排序数据组调整，得到第一排序数据组；将第一排序数据组中每一学习算法的排序数据进行拆分，得到与无监督学习算法的子排序数据组；基于不同子排序数据组中数据进行比较，提取最优特征数据，并基于最优特征数据在不同学习算法中的排序结果进行调整，实现聚类任务排序。通过多种无监督学习算法对聚类任务进行排序调整，提取最优特征数据再次调整，使得聚类任务的排序更加准确、合理。

公开(公告)号：CN117332342A

公开(公告)日：2024-01-02

申请号：CN202311605367.1

申请日：2023-11-29

申请人： 北京宝隆泓瑞科技有限公司 ,  重庆泓宝科技股份有限公司

发明人： 贺亮 ,  刘云川 ,  刘云刚 ,  钟婉霞 ,  易军

IPC分类号： G06F18/243 ,  G06F18/2137 ,  G06F18/214 ,  G06N5/01 ,  G06N20/20 ,  F04B51/00

摘要： 本公开揭示了一种基于半监督学习的机泵设备运行故障分类方法及装置，所述方法包括：S100：采集待测机泵设备的运行数据；S200：基于UMAP‑SS半监督学习框架构建机泵设备故障分类模型；S300：对所述机泵设备故障分类模型进行训练；S400：将所述待测机泵设备的运行数据输入训练好的机泵设备故障分类模型，以对待测机泵设备进行故障分类。本公开通过引入无标签样本对模型进行训练，能够提高机泵设备故障分类效果。