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[发明专利]混凝土坝运行关键部位分区监控方法及模型-CN202310826573.9在审
发明人：陈豪;肖海斌;包腾飞;吴明波;余记远;聂兵兵;朱立新;施海鹰;郭锐;郭海峰;陈晋宇;安永发 -专利权人：华能澜沧江水电股份有限公司;河海大学
申请日： 2023-07-06 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：本发明涉及混凝土坝结构安全监测技术领域，尤其是指一种混凝土坝运行关键部位分区监控方法、模型及存储介质。本发明所述的混凝土坝运行关键部位分区监控方法，首先利用提取的监测数据时频向量对混凝土坝进行关键部位划分，在此基础上，获取时空相关性高的不同类型监测仪器的时序测值数据，以此建立图结构，捕获多元时序数据的时间维度和变量维度依赖关系，提供图注意力网络进一步学习和表征这种关系，获取时序测值数据的最终特征表示，最后通过最终特征表示计算异常分数来检测异常；实现了多类型监测仪器多测点互补互验，充分体现了混凝土坝的结构整体性和空间分布规律。
混凝土运行关键部位分区监控方法模型

[发明专利]一种窃电检测方法-CN202310892201.6在审
发明人：刘刚;石晶磊;陈龙;范伟健;张琦;李鹏飞;范宏伟;唐翠翠;王东;冀章 -专利权人：国网山东省电力公司蒙阴县供电公司
申请日： 2022-08-02 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明电力系统技术领域，尤其涉及电能管理领域，具体为一种窃电检测方法。在检测到有窃电行为时，首先去除在检测时段内没有用电的用户。然后计算该时段内所有用电用户总计值Wyyz和台区总功耗Wz。最后计算窃电嫌疑值Wqj并与窃电预警阈值Wqx比较，并根据比较的结果判定是否为窃电的电表。本发明可以快速检测到窃电行为，并确定窃电的电能表，进而避免公司利益的损失。同时减少了外出逐一检测窃电电表的工作量，提高了检测效率降低了员工的劳动强度。
一种检测方法

[发明专利]一种污染物溯源过程中排放源自动识别方法-CN202310916095.0在审
发明人：史国良;许博;王振宇;冯银厂 -专利权人：南开大学
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F18/243 文献下载
摘要：本发明提供了一种污染物溯源过程中排放源自动识别方法，涉及大气污染防治领域，该方法包括：整合实测源谱数据和因子谱数据，分别生成标签数据集和非标签数据集；对所述标签数据集预处理，生成连续的标签数据集；根据所述连续的标签数据集构建树分类模型；对所述树分类模型进行优化，确定优化后的树分类模型；基于所述非标签数据集，将所述优化后的树分类模型和伪标签算法耦合生成集成模型，以自动识别所述非标签数据集中的因子谱；根据所述因子谱确定所述排放源的类型。本发明能够自动识别出因子谱以快速确定排放源的类型。
一种污染物溯源过程排放源自识别方法

[发明专利]一种电力设备智能综合监控系统-CN202310937939.X在审
发明人：唐许良;万衡;陈进;万家喻;杨刚 -专利权人：江苏金鑫信息技术有限公司
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F18/2411 文献下载
摘要：本发明涉及一种电力设备智能综合监控系统，包括数据采集模块，电路监控模块，数据处理模块，系统告警模块以及系统配置管理模块。本发明通过电力设备运行数据的数字化采集，实现关键数据综合性分析、智能告警、预判等扩展功能，相关数据实时进行调用，与电力系统互联互通联组成网，具备了实时发现故障指征，预判其性质并进行处理，实现电力系统运行的稳定。本发明可以实现电力设备运行数据的数字化采集，具备电力设备集中监控、预判系统状态，达到无人值班的条件和功能，满足电力系统的智能化监控业务的开展。
一种电力设备智能综合监控系统

[发明专利]一种基于深度学习的加密流量异常检测方法及装置-CN202310948848.6在审
发明人：张秉晟;陈俊杰;任奎 -专利权人：浙江大学
申请日： 2023-07-31 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的加密流量异常检测方法及装置，该方法包括：对网络流量进行抓包并对抓取的网络包进行流量的分割，生成训练数据集；利用所述训练数据集对异常检测模型进行训练，其中，所述异常检测模型为结合Transformer Encoder的变分自编码器模型；实时抓取网络包并对抓取的实时网络包进行流量的分割，得到实时数据；基于所述实时数据，利用训练后的异常检测模型进行流量异常检测，从而得到流量异常值；基于所述流量异常值判断实时流量是否为异常流量。
一种基于深度学习加密流量异常检测方法装置

[发明专利]一种飞行参数数据分类方法-CN202311192733.5在审
发明人：周珊;陈银;叶明 -专利权人：成都旋极历通信息技术有限公司
申请日： 2023-09-15 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明涉及数据分类领域，具体涉及一种飞行参数数据分类方法，通过将飞行参数原始数据进行包头解析，得到包头数据；将包头数据匹配解算规则，得到通道信息；通过读取飞行参数原始数据过滤包头数据，得到数据块；根据包头数据与通道信息进行校验，得到合格飞行数据，记录原始数据信息，并根据合格飞行数据进行信息拆分储存，解决了现有飞行参数数据解析时间长，需要多次数据解析，工作效率低的问题。
一种飞行参数数据分类方法

[发明专利]基于脂质特征-机器学习的肉品种和部位鉴别方法-CN202311204023.X在审
发明人：陈丽;张德权;刘崇歆;李少博;杨琦;王振宇;郑晓春;李程 -专利权人：中国农业科学院农产品加工研究所
申请日： 2023-09-19 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于脂质特征‑机器学习的肉品种和部位鉴别方法，包括：步骤一，将畜禽肉样品进行脂质提取，并采用超高效液相色谱串联质谱法进行非靶向脂质组学分析，使用统计学分析方法筛选肉品种和部位的潜在脂质标志物；步骤二，对筛选出的潜在脂质标志物利用机器学习模型进行分析，采用全连接前馈神经网络或反向传播神经网络构建肉的品种判别模型，采用反向传播神经网络构建肉的部位判别模型，并分别进行肉的品种和部位鉴别。本发明能够基于小规模样本精确地识别肉的品种和部位，为肉的脂质分析、品种和部位的安全追溯提供技术支持，具有很强的实用性和推广价值。
基于特征机器学习品种部位鉴别方法

[发明专利]多维测井数据异常值智能剔除的方法与系统-CN202311205158.8在审
发明人：田飞;张江云;底青云;郑文浩;杨永友;郑健;曹文静 -专利权人：中国科学院地质与地球物理研究所
申请日： 2023-09-19 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：本发明属于地质测量领域，具体涉及了一种多维测井数据异常值智能剔除的方法与系统，旨在解决现有技术中异常数据较多难以实现钻进过程中的稳定的参数获取的问题。本发明包括：获取多维测井曲线；通过Umap将为算法进行降维获得二维测井曲线数据；建立多维测井曲线与二维测井曲线的第一数据点索引；基于所述二维测井曲线数据，通过孤立森林算法进行异常值处理，获得有效测井数据；基于所述第一数据点索引和有效测井数据，获取第二数据点索引；找到多维测井曲线中存在第二数据点索引的标记数据点，将标记数据点的集合记为标准测井曲线数据。本发明实现异常值数据点的剔除同时还提高了异常值剔除的计算速度。
多维测井数据异常智能剔除方法系统

[发明专利]一种机械密封故障分类算法-CN202311196117.7在审
发明人：文学;黄伟峰;杨全超;胡峰铭;向先保;尹源;吴明;刘莹;费冬冬;刘向锋 -专利权人：福建福清核电有限公司;清华大学
申请日： 2023-09-18 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F18/2413 文献下载
摘要：本发明涉及流体密封技术领域，具体公开了一种机械密封故障分类算法，包括以下步骤：步骤1：信号分解，对机械密封的入口压力信号采用经验模态分解算法进行分解，提取不同时间尺度的本征模态函数；步骤2：特征提取，对本征模态函数和压力信号提取多种时域特征，利用这些时域特征建立表征机械密封健康状态的特征矩阵；步骤3：分类，采用K近邻学习算法对训练集样本进行学习，再对测试集样本进行分类。本发明实现了机械密封健康状态分类，接入系统后能够实时对机械密封状态做出判断。
一种机械密封故障分类算法

[发明专利]一种财务报销单据数字化处理方法及系统-CN202311188318.2在审
发明人：刘景来;刘孟尧;姚旭 -专利权人：北京中企导航科技有限公司
申请日： 2023-09-15 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F18/243 文献下载
摘要：本发明涉及数字数据处理技术领域，提出了一种财务报销单据数字化处理方法及系统，包括：利用报销系统中的财务报销数据信息构建报销信息序列；根据报销人员职级信息及其所在部门的业务优先级获取数据属性序列以及单据特征矩阵；根据单据特征矩阵在每个属性上的投影结果获取分类质量系数；根据单据特征矩阵中不同列元素之间的相关性获取单据特征相似指数；根据每个属性的分类质量系数以及单据特征相似指数获取每个属性的属性分类权重；根据属性分类权重获取随机森林模型，实现对财务报销单据的数字化处理。本发明利用财务报销数据不同属性的分类能力差异性避免传统随机森林中决策树训练时节点特征随机选取导致的财务报销数据分类精度低的问题。
一种财务报销单据数字化处理方法系统

[发明专利]一种基于多核图学习的多光谱激光雷达点云分类方法-CN202311189515.6在审
发明人：王青旺;张梓峰;沈韬;陈学铅 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2023-09-15 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多核图学习的多光谱激光雷达点云分类方法，属于多光谱激光雷达点云技术领域。本发明首先分别计算多光谱激光雷达点云数据的空间距离矩阵和光谱距离矩阵。然后使用不同高斯核度量多光谱激光雷达点云之间的相似性，计算出多个基核邻接矩阵。再将空间‑光谱距离矩阵作为高维特征，扩展多光谱激光雷达点云的特征矩阵。最后将多个核邻接矩阵与扩展特征矩阵输入改良的多核图神经网络中，同步更新图神经网络权重与多核权重以训练模型。并使用训练好的多核图神经网络模型对多光谱激光雷达点云数据进行分类，获得多光谱激光雷达点云地物分类结果。本发明实现了对复杂遥感场景下多光谱雷达点云数据的自适应精细分类。
一种基于多核学习光谱激光雷达分类方法

[发明专利]一种生成随机激励的约束分类方法、电子设备及存储介质-CN202311190560.3在审
发明人：石光辉;倪恩志 -专利权人：北京云枢创新软件技术有限公司;上海合见工业软件集团有限公司;成都融见软件科技有限公司
申请日： 2023-09-15 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明提供了本发明涉及芯片验证领域，特别是涉及一种生成随机激励的约束分类方法、电子设备及存储介质，其通过消耗时长为每个约束满足问题匹配求解效率最高的约束求解器类型，并将约束求解器类型作为标签为每个约束求解问题进行标注，得到训练数据库，通过将训练数据库中的所有训练样本训练每个人工智能算法模型，使其将约束满足问题准确分类，匹配合适的约束求解器，分类准确度高，显著提升了约束求解问题的效率。
一种生成随机激励约束分类方法电子设备存储介质

[发明专利]等级不对称情况下的复杂装备质量状态认证方法-CN202311195470.3在审
发明人：周志杰;周祥意;冯志超;胡昌华;向刚;林瑞仕;李东蓬 -专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学
申请日： 2023-09-18 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：本发明公开一种等级不对称情况下的复杂装备质量状态认证方法，涉及装备检测技术领域，该方法包括：根据待认证装备的结构和功能，确定质量认证指标；根据所述质量认证指标获得待认证装备的指标数据，所述指标数据包括装备测试数据和装备履历数据；对各质量认证指标对应的指标数据进行量化处理，得到各量化后的数据；将各量化后的数据转换为证据；确定所述证据的证据可靠度；采用证据推理算法，对所述指标数据、所述证据、证据权重和所述证据可靠度进行融合，确定所述待认证装备的质量状态。本发明提高了装备质量认证的准确性。
等级不对称情况复杂装备质量状态认证方法

[发明专利]基于时-谱匹配的脉冲信号特征参数识别方法及相关装置-CN202311196973.2在审
发明人：常志旺;吴浩然;宋松科;权新蕊;李万亨;马国杰;杨涛;杨兵 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2023-09-18 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于时‑谱匹配的脉冲信号特征参数识别方法及相关装置，涉及数字信号分析技术领域，包括获取原始信号数据，构建基于预设采样频率的信号序列，确定信号序列的第一脉冲峰值所在的半循环序列的数据点个数，以确定平滑基点数；根据所述平滑基点数，利用移动平均法平滑原始信号数据得到平滑脉冲序列；确定平滑脉冲序列的第二脉冲峰值和第二脉冲峰值对应的时间点；在预设的搜索空间中利用循环迭代法依次确定脉冲周期、循环数和相位角，使计算得到的咖柏小波与平滑脉冲序列实现最佳拟合，本发明用于使脉冲特征参数可以被提取和量化，并且能在时域和谱域内实现最佳脉冲信号拟合，为数字脉冲信号模拟提供可靠的参数分析基础。
基于匹配脉冲信号特征参数识别方法相关装置

[发明专利]基于信息融合和随机森林的挖掘机作业阶段识别方法及系统-CN202310991358.4在审
发明人：侯亮;苏德赢;王少杰;卜祥建;饶红艳 -专利权人：厦门大学
申请日： 2023-08-08 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：本发明提供一种基于信息融合和随机森林的挖掘机作业阶段识别方法及系统，方法包括：步骤1，采集挖掘机多个通道的运行数据；步骤2，对挖掘机运行数据进行预处理和特征筛选；步骤3，基于信息融合技术对数据特征和决策概率向量进行融合，构建融合特征向量；步骤4，构建并训练挖掘机作业阶段智能识别的多粒度级联森林模型；步骤5，将运行数据输入挖掘机作业阶段智能识别模型，输出识别结果。本发明基于信息融合方法利用多种运行数据和多分类器决策概率向量构建输入特征，基于信息融合和多粒度级联森林模型的识别方法相比于基于其他深度学习模型的识别方法，其识别效率和准确性更高，识别结果可应用于挖掘机分阶段功率匹配控制。
基于信息融合随机森林挖掘机作业阶段识别方法系统