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[发明专利]设备状态评价方法及相关设备-CN202310645774.9在审
发明人：余丹峰;布昭元;陈维栋;丁茹 -专利权人：武汉钢铁有限公司
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：本发明公开了一种设备状态评价方法及相关设备，涉及设备评价领域，主要为解决目前的针对不同设备的状态评价方法过于个体化，缺少一种更通用的评价方法的问题。该方法包括：基于业务需求和业务逻辑确定最优目标值和特征值；基于所述最优目标值和特征值的历史数据确定异常特征；基于所述异常特征对所述设备状态进行评价。本发明用于设备状态评价过程。
设备状态评价方法相关

[发明专利]监测数据处理方法、趋势预测方法及系统-CN202310673057.7在审
发明人：毛友平;黄河;徐峰;杜孟秦;周伟;刘显鑫;贾学明 -专利权人：招商局重庆交通科研设计院有限公司
申请日： 2023-06-07 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：本发明公开了一种监测数据处理方法、趋势预测方法及系统。系统包括获取模块、预测模块、确定模块和处理模块。首先，获取模块对获取的监测数据进行预处理，然后，通过预测模块采用训练好的GRU模型预测监测对象的变化趋势。之后，确定模块判别变化趋势是否出现异常，当变化趋势出现异常时，确定模块通过自注意力机制网络确定监测数据中的非线性跳变数据。然后，处理模块判别跳变数据是否属于噪点数据，如果是，处理模块采用插值法替换跳变数据。最后，根据处理模块处理后的监测数据，通过预测模块再次进行趋势预测。从而提高监测数据的趋势预测精度，避免趋势预警误报。
监测数据处理方法趋势预测系统

[发明专利]异常检测算法确定方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310813719.6在审
发明人：孙奉海 -专利权人：康键信息技术（深圳）有限公司
申请日： 2023-07-04 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：本申请公开了一种异常检测算法确定方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据处理领域及数字医疗领域，其中，方法包括：响应于异常检测算法的选择请求，获取选择请求中包括的多个异常检测算法和实际数据集；根据实际数据集，生成理论数据集；根据多个异常检测算法、实际数据集和理论数据集，生成多个第一拟合度和多个第二拟合度；根据多个第一拟合度和多个第二拟合度，在多个异常检测算法中，确定目标异常检测算法。基于待监控数据的数据分布特征对多个异常检测算法进行评估，选择准确率较高的算法作为最终异常检测算法，使得最终异常检测算法与待监控数据的适配度最高，以提高异常检测算法检测异常数据的准确性。
异常检测算法确定方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于数据驱动的锯床故障定位方法-CN202310764950.0在审
发明人：李斌胜;李斌超;杜敏鹏;应晓伟;卢勇波;李辉 -专利权人：浙江锯力煌工业科技股份有限公司
申请日： 2023-06-27 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F18/243 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于数据驱动的锯床故障定位方法，包括以下步骤：S1：获取与锯床故障相关的特征数据集，并对所述特征数据集进行预处理；S2：基于k‑means算法对预处理后的特征数据集进行特征聚类，获得特征聚类后的数据集；S3：基于CatBoost算法对所述特征聚类后的数据集进行训练，获得初步锯床故障定位模型；S4：基于所述初步锯床故障定位模型确定CatBoost的待优化参数，并采用GA算法对CatBoost的待优化参数进行优化，得到最终锯床故障定位模型；S5：将待识别的锯床数据输入到所述最终锯床故障定位模型，获得该锯床的故障定位信息。本发明可以实现对锯床故障的快速定位。
一种基于数据驱动锯床故障定位方法

[发明专利]排水设施检测方法及装置-CN202311000528.4在审
发明人：叶文华;李继强;罗义萍 -专利权人：重庆华悦生态环境工程研究院有限公司深圳分公司;重庆华悦生态环境工程研究院有限公司
申请日： 2023-08-10 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：本申请涉及数据处理技术领域，提供一种排水设施检测方法及装置。所述方法包括：获取任一排水设施的历史状态数据集和新增状态数据集；根据历史状态数据集，得到第一状态区间，以及根据新增状态数据集，得到第二状态区间；根据第一状态区间和第二状态区间，得到预设状态；根据排水设施的当前状态数据与预设状态的比对结果，得到排水设施的检测结果；其中，历史状态数据集包括当前检测周期之前的多个检测周期内，排水设施的正常状态数据；新增状态数据集包括在当前时刻之前，采集到的排水设施的多个正常状态数据。本申请实施例提供的排水设施检测方法能够提高针对排水设施的检测结果的准确性。
排水设施检测方法装置

[发明专利]一种电力物联网终端行为异常检测方法及系统-CN202311022009.8在审
发明人：李思源;彭谦;胡潇;张尚军;梁良;李彬;鄂驰;刘小康;陈欢;罗坤;徐滢 -专利权人：国网江西省电力有限公司信息通信分公司;国网江西省电力有限公司;国家电网有限公司
申请日： 2023-08-15 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：本发明提供了一种电力物联网终端行为异常检测方法及系统，通过在接近用户侧、电力生产现场侧的电力智能感知终端设备上采集数据，经预处理后去除不相关特征和噪声，再经自组织映射模型和对比学习模型构建检测行为是否正常的正负样本，继而将模型检测任务迁移到网络边缘的终端节点上，并在边缘节点上进行处理，可以减少对网络带宽的压力，加快终端异常检测的响应速度，确保终端设备稳定运行，实现对电力物联网终端设备数据的实时处理和安全检测。同时，本发明将自组织映射模型与对比学习模型进行结合，可以使正负样本间的特征更加明显，更利于样本的分类，并通过自学习自动更新知识库，能显著提高检测的准确性和效率。
一种电力联网终端行为异常检测方法系统

[发明专利]一种基于物联网大数据的工业机器人故障预测方法及装置-CN202311019024.7在审
发明人：郭东栋;赵灿;马海涛;彭浩;杜文博;姜宗睿;张妍 -专利权人：北京奔驰汽车有限公司
申请日： 2023-08-14 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F18/243 文献下载
摘要：本发明提供一种基于物联网大数据的工业机器人故障预测方法及装置，在对工业机器人运行数据的采集过程中，一方面设置仅对行程较长的目标运行轨迹上做待检测轴的数据采集，最大化网络资源利用，同时获取高质量的工业机器人运行数据；另一方面设置每一次运行周期内的数据随机的采集，并在多个运行周期后进行聚合后进行特征提取，将工业场景下大量工业机器人产生的海量数据从百PB级降低至数TB级，极大缓解了生产网络环境的负荷压力。同时，本发明将各待检测轴按照型号、任务或工况分为多个检测组，分别针对每个检测组建立用于故障预测的时间序列异常检测器，通过构建随机森林进行故障预测，能够提高预测的泛化能力，提高故障预测能力和准确性。
一种基于联网数据工业机器人故障预测方法装置

[发明专利]一种基于机器学习的故障分析定位方法及系统-CN202310568431.7在审
发明人：茹萌;杨文清;王均;汪林;孙雨辰;徐天明;胡凯;张顺根 -专利权人：国电南瑞科技股份有限公司
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的故障分析定位方法及系统，所述方法包括以下步骤：获取告警数据和指标数据；对获取到的告警数据和指标数据进行标准化处理；通过屏蔽规则对处理后的告警数据和指标数据进行屏蔽，得到洁净的告警数据和指标数据；为洁净的告警数据和指标数据添加关联信息，得到样本数据；对样本数据进行样本标注和特征提取，得到特征数据集；采用特征数据集对异常分类模型进行训练，得到训练好的异常分类模型；将实时获取到的指标数据输入至训练好的异常分类模型中，得到分类结果，仅对于分类结果为不告警的指标数据进行预警分析，得到预警结果。本发明能够助力故障分析和定位，建设故障、预警自动匹配的知识库，提升整体运维水平。
一种基于机器学习故障分析定位方法系统

[发明专利]一种小样本电信号多分类深度学习识别检测方法-CN202310687001.7在审
发明人：李可;王栋浩;胡振宁;李鹏蛟;武昊鹏;阚艳;庞丽萍;杨顺昆 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2023-06-09 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F18/243 文献下载
摘要：本发明涉及一种小样本电信号多分类非侵入式识别检测方法。包括：特征提取模块及信号分类模块。当飞行器信号进行特征提取时(201)，含有标签的飞行器信号样本被送入特征提取模块(202)，将提取到的样本深层特征(211)输入随机森林模块进行分类，采用自助抽样法抽取N个样本(303)，在特征集中无放回地抽取m个特征(304)，生成决策树(305)，进入循环次数判断模块(306)，将生成的决策树形成随机森林(307)，进行分类(308)，投票(309)，按多数票原则输出分类结果(310)。通过该方法，有效解决了提取浅层特征，梯度消失，特征尺度单一等问题，显著提升了飞行器多尺度信号分类和识别的准确率。
一种样本电信号分类深度学习识别检测方法

[发明专利]分类处理方法、相关装置和介质-CN202311026785.5在审
发明人：铁瑞雪 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-08-15 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F18/243 文献下载
摘要：本公开提供了一种分类处理方法、相关装置和介质。方法包括：获取目标主体名称；将目标主体名称输入分类模型，得到目标主体类别，分类模型在预训练多语言模型的基础上通过以下方式调整而成：获取具有主体类别标签第一样本主体名称、第二样本主体名称；对第二样本主体名称进行数据增强，得到第二增强样本主体名称；基于预训练多语言模型对第一样本主体名称的第一类别预测结果、和主体类别标签的比对，预训练多语言模型对第二样本主体名称的第二类别预测结果、和第二增强样本主体名称的第三类别预测结果的比对，进行模型调整，得到分类模型。本公开能在减少模型训练标注成本的同时，提高分类准确性。本公开可应用于人工智能、云技术等各种场景。
分类处理方法相关装置介质

[发明专利]异常电力信息生成方法、装置、电子设备和可读介质-CN202310706554.2有效
发明人：韩璐;刘沙沙;胡美琳;马向辉;安东升;张震雷;高媛;王玉帅;董华;张欣岩;薄洞;王晋斌 -专利权人：北京国电通网络技术有限公司;国网信息通信产业集团有限公司
申请日： 2023-06-15 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：本公开的实施例公开了异常电力信息生成方法、装置、电子设备和可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取历史电力数据集合；根据历史电力数据集合，生成历史电力数据组集合；根据历史电力数据组，生成历史电力数据树；获取待识别电力数据集合；执行以下步骤：根据待识别电力数据和历史电力数据树，生成待识别数据深度；根据各个待识别电力数据深度，生成待识别电力数据深度均值信息；响应于确定待识别电力数据深度均值信息小于预设深度阈值，将待识别电力数据确定为异常电力数据；根据各个异常电力数据，生成异常电力信息。该实施方式可以提高生成的异常电力信息的准确性和所确定的用电供应量的准确性，减少电力资源的浪费，缓解供电压力。
异常电力信息生成方法装置电子设备可读介质

[发明专利]基于深度集成机器学习模型的毒性预测方法及系统-CN202310815558.4有效
发明人：董兆敏;李育哲;王蓓丽;陈丽莉;李书鹏;郭丽莉 -专利权人：北京建工环境修复股份有限公司
申请日： 2023-07-05 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F18/243 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度集成机器学习模型的毒性预测方法及系统，包括：基于随机森林、支持向量机回归、有向信息传递神经网络及Attentive FP模型作为基模型搭建Stacking集成模型，利用急性毒性数据构建数据集对Stacking集成模型进行训练及评价，并基于活性悬崖来划分毒性预测模型的适用域，生成毒性预测模型，获取待测毒性数据对应的分子描述符表示及分子同表示，作为毒性预测模型的输入，获取待测毒性数据的毒性预测值。本发明通过Stacking集成模型提高最终的预测结果的准确性和稳定性，并且将不同类型的算法组合在一起提高预测的鲁棒性，为急性毒性的准确预测提供应用工具。
基于深度集成机器学习模型毒性预测方法系统

[发明专利]基于多场景和多元数据的独居老人用电监控方法和系统-CN202110648942.0有效
发明人：赵双双;周家亿;刘颖;王贺;曹晓冬;左强;何维民;陈奕彤;杨美蓉;尹泽然 -专利权人：国网江苏省电力有限公司营销服务中心;国网江苏省电力有限公司
申请日： 2021-06-10 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于多场景和多元数据的独居老人用电监控方法和系统，包括：根据社区独居老人名单，进行数据采集以及预处理，包括独居老人日用电、小时级用电数据及对应的天气、温度、节假日数据；对采集数据进行清洗；对数据清洗结果进行用电特征分析；对数据清洗结果特征处理结果进行统计，识别老人日常生活上的用电习惯；对于只有日用电数据的独居老人用户进行天级用电情况监控；对于具有小时级用电数据的独居老人用户进行小时级用电情况监控；对监控的独居老人异常用电情况进行校验。本发明通过对多元数据、多场景的分析与校验，可以有效快速的对独居老人提供用电情况监控，实施速度快，成本低，覆盖面广，效果好。
基于场景多元数据独居老人用电监控方法系统

[发明专利]安全监测方法、装置、电子设备和存储介质-CN202211659549.2有效
发明人：杨岳波;刘彦军;徐宝新 -专利权人：航安云创科技（北京）有限公司
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F18/2431 文献下载
摘要：本发明提供一种安全监测方法、装置、电子设备和存储介质，涉及数据处理技术领域，该方法包括：在检测到获取的安全监管数据中存在底事件的情况下，确定底事件的类型；基于该类型确定危险源标识信息，并获取危险源标识信息对应的故障树分析模型，得到目标故障树分析模型；基于底事件和目标故障树分析模型，确定目标故障树分析模型的顶事件的发生概率和顶事件的发生概率的第一变化值，并根据该发生概率和第一变化值生成安全风险提示信息；故障树分析模型是基于危险源风险管理样本数据构建的。本发明提供的技术方案能够将针对危险源安全风险管理的知识成果数据以故障树分析模型的形式表征，实时监测生产运行过程中的安全事件及其安全风险变化态势。
安全监测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于时空相关性多元回归的飞行数据异常检测和恢复方法-CN202310705696.7在审
发明人：杨磊;李少波;张安思;廖子豪;张仪宗 -专利权人：贵州大学
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：本发明涉及无人机异常检测技术领域，公开了一种基于时空相关性多元回归的飞行数据异常检测和恢复方法，包括以下步骤：步骤1：获取原始的无人机飞行数据并对其进行预处理；并获得初始样本；步骤2：自初始样本中选取具有相关性的参数子集；步骤3：向参数子集中注入异常；步骤4：将具有异常的参数子集划分为训练集和测试集；步骤5：将训练集和测试集输入CNN‑BiLSTM‑Attention回归模型，并得到训练误差和测试误差；步骤6：获取平滑的训练误差及测试误差，并以平滑的训练误差的平均值作为判断飞行数据异常的阈值；以平滑的测试误差作为判断飞行数据异常的判断值。本发明能够实现针对具有随机噪声的无人机飞行数据的高精度异常检测及恢复。
基于时空相关性多元回归飞行数据异常检测恢复方法