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[发明专利]一种基于深度学习的管道仪表流程图信息抽取方法及设备-CN202211552869.8有效
发明人： 张卫山;陈涛;张宝宇;赵宏伟 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2022-12-06 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V10/28 文献下载
摘要：本发明提出一种基于深度学习的管道仪表流程图信息抽取方法及设备，属于计算机视觉中的目标检测领域，PDF或纸质的管道仪表流程图要转成CAD格式的文件类型，要花费大量时间进行人工重绘工作，而现有的目标检测算法对管道仪表流程图无法进行有效识别尺寸差距大的设备，同时对虚线、线形、标注线、设备名称的识别还存在难题，本发明的管道仪表流程图信息抽取方法，与目标检测算法不同，首先提出了一种管道仪表流程图的设备、线性、文字等轨迹生成和迭代方法，之后基于轨迹曲线分别实现对设备类型、线性等的检测，最后在基于轨迹曲线在图纸上的坐标和轨迹曲线间连接关系实现文字和设备的对应，设备间连接，从而完成整张图纸的信息抽取。
一种基于深度学习管道仪表流程图信息抽取方法设备

[发明专利]一种基于知识增强的井间小层对比方法-CN202211580321.4在审
发明人： 张卫山;陈炳阳;曾星杰;袁江如;王艳鑫 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：本发明提出一种基于知识增强的井间小层对比方法，主要涉及深度学习，石油勘探领域。主要步骤包含：随机切割地层样本实现样本扩充，并统一样本维度；设计知识增强策略，以缓解随着模型训练造成的特征衰减；设计动态平衡边际softmax识别地层样本边缘特征；设计双窗口共同滑动匹配策略，以防止地层交叉匹配。本发明针对地层样本标签不足，借助知识增强策略，对小样本学习方法进行优化，实现有效的井间小层对比。
一种基于知识增强井间小层对比方法

[发明专利]一种舆情观点对抗演化分析方法、设备及存储介质-CN202211285976.9在审
发明人：陈涛;王振琦;张卫山 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2022-10-20 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：每日新增的海量社交文本使得标注工作难以实现，也给分析舆情中观点的影响力和观点的主导地位带来了困难，本发明提出一种舆情观点对抗演化分析方法，它首先使用情感分析模型将舆情分为积极情感和消极情感，从而消除情感极性对观点提取的影响，之后针对积极和消极文档，分别使用潜在迪利克雷分布(LDA)分析主题关键词，并基于观点合并规则挖掘公众观点，同时基于文章影响力和用户影响力计算观点影响力，基于观点影响力计算观点参与度，在此基础上，进行观点对抗演化分析，分析在演化过程中动态考虑观点的主导作用，挖掘观点演化具体特征。这些结果填补了基于数据驱动的观点演化挖掘的空白，为信息发布提供了决策依据。
一种舆情观点对抗演化分析方法设备存储介质

[发明专利]一种基于大图聚类的观点演化分析方法、设备及存储介质-CN202211287161.4在审
发明人：陈涛;张宝宇;张卫山 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2022-10-20 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提出一种基于大图聚类的观点演化分析方法、设备及存储介质。它首先基于预训练语言模型对文档中的话题进行建模，然后进行聚类分析确定主题和主题词，然而，通过预训练模型获得文档表征只包含语义特征，不适合用来进行观点演化分析，此外大量舆情数据也给模型训练带来了困难，因此我们并提出了一种改进的大图聚类算法，通过降低注意矩阵和邻接矩阵的维数来降低大型图的高计算复杂度的开销，通过以聚类为目标去微调节点表征使其更适合主题聚类和观点演化任务，最后，基于文档表征，我们计算文档主题间的相似性来进行观点演化分析。
一种基于大图观点演化分析方法设备存储介质

[发明专利]一种基于超网络和区块链的个性化联邦学习方法及设备-CN202211335052.5在审
发明人： 张卫山;包致成;刘宇儒;刘原歌;彭亿;聂宇铭 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2022-10-28 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于超网络和区块链的个性化联邦学习方法及设备，方法包括：接收联邦中心节点初始化的超模型；初始化节点标识向量,通过区块链网络获取本节点的标签加密向量；输入到超模型,生成本地模型；利用本地数据集训练本地模型,得到训练后的梯度变化，并获取超模型的梯度变化，发送到联邦中心节点并对所有的梯度变化量进行平均,将运用梯度下降的方式更新到超模型中；接收更新后的超模型,重复上述步骤；联邦边缘计算节点获得与自己匹配的个性化层参数,并将获得的个性化层参数融入到本地模型的个性化层中。使用本发明中的方法进行联邦学习，使模型的准确率和持续学习性能大幅提高，并可以提高各联邦边缘节点参与训练的可信性。
一种基于网络区块个性化联邦学习方法设备

[发明专利]一种在云雾协同环境启用双区块链的任务调度方法-CN202211076222.2在审
发明人：曹绍华;詹子俊;代聪聪;张卫山;吴春雷;王雷全 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2022-09-05 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： H04L67/10 文献下载
摘要：本发明基于云雾协同卸载环境不完全可信的特征，结合双区块链(Double Blockchain，DBC)技术提出了一种时延敏感且节能地物联网(Internet of Things，IoT)任务调度方法。首先，考虑到IoT系统高吞吐量的特性，采用基于权威证明(Proof of Authority，PoA)和基于工作证明(Proof of Work，PoW)的思想，设计一种适用于IoT任务调度系统的共识策略。然后，权衡区块链系统可伸缩性和安全性两方面，提出基于DBC的IoT任务调度架构。最后，结合半贪心和蚁群系统算法提出了一种低时间复杂度的任务调度方法，达到在不完全可信环境下确保IoT任务及时响应的同时优化系统能耗的目标。
一种云雾协同环境启用区块任务调度方法

[发明专利]一种基于深度学习的电能能耗采集分析方法及系统-CN202211025256.9在审
发明人： 张卫山;聂宇铭;包致成;刘宇儒;张镇;朱钊墨 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2022-08-25 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的电能能耗采集分析方法及系统，其中方法具体包括以下步骤：数据采集装置采集能耗数据，包括用电数据、日期、地区和天气数据，并写入数据库；数据预处理模块对数据库内存储的数据进行预处理；分类模块LSTM‑FCN算法根据用电特征对用户所属行业进行分类；预测模块N‑BEATS算法根据输入的特定时间段的用电数据预测未来特定时间段的用电数据。本发明提供了一种从底层数据采集到顶层数据分析的能耗采集分析方法，同时在能耗分析时首先建立分类模型，对采集的能耗序列按特征进行分类，在分类的基础上建立预测模型，针对不同类型的用户有不同的预测模型进行能耗预测，提高准确率和泛化性以及可解释性。
一种基于深度学习电能能耗采集分析方法系统

[发明专利]一种基于BART的多任务语义解析模型-CN202210936486.4在审
发明人： 张卫山;王振琦;侯召祥;孙晨瑜;陈涛 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2022-08-05 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于BART的多任务语义解析模型，属于自然语言处理技术领域，模型包括词嵌入层、BART编码层、领域分类器、BART解码层、概率解码器、SPARQL解码器和语法检查器，本发明通过这七部分的配合，并基于Transformer的Encoder‑Decoder模型架构，通过词语删除、句子排列变换、文档旋转、词语填充等手段增加文本噪声，并将带噪声的输入解码映射为原始文本，通过训练得到序列到序列的编码器，在问答、翻译、摘要等生成任务中取得了更好的效果。本发明将自然语言直接转换为知识图谱查询语言SPARQL，简化问答步骤以起到减少误差累积的作用，并对问题进行领域识别，根据所属领域查询对应的专业领域知识库，从而提高问答准确率。
一种基于 bart 任务语义解析模型

[发明专利]一种基于知识图谱的小目标检测方法、设备及存储介质-CN202210936483.0在审
发明人： 张卫山;刘启源 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2022-08-05 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明提出一种基于知识图谱的小目标检测方法、设备及存储介质。低分辨率的小目标可视化信息少，难以提取到具有鉴别力的特征，并且极易受到环境因素的干扰，进而导致了检测模型难以精准定位和识别小目标。本发明基于CN‑Probase中文通用概念知识图谱构建了目标上下文知识图谱，通过改进YOLOv3网络使得目标检测模型可以充分利用知识图谱中的先验信息，获取更多上下文特征，从而从而在保证检测速度的同时有效提高了小目标检测精度。
一种基于知识图谱目标检测方法设备存储介质

[外观设计]轴承隔离器（标准型）-CN202230260050.9有效
发明人： 张卫山;李建勇;王秀芝;李婷 -专利权人：青岛博锐密封技术有限公司
申请日： 2022-05-06 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： 15-99 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：轴承隔离器（标准型）。2.本外观设计产品的用途：使轴承与它所处的外界环境相隔离的机械装置，阻挡外界污染物进入轴承箱，使轴承保持良好的润滑和非污染状态。3.本外观设计产品的设计要点：在于产品的形状，尤其在于轴承隔离器上单密封环的形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：设计1立体图。5.指定设计1为基本设计。
轴承隔离器标准型

[外观设计]轴承隔离器(金属或PTFE)-CN202230262288.5有效
发明人： 张卫山;李建勇;王秀芝;李婷 -专利权人：青岛博锐密封技术有限公司
申请日： 2022-05-06 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： 15-99 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：轴承隔离器(金属或PTFE)。2.本外观设计产品的用途：使轴承与它所处的外界环境相隔离的机械装置，阻挡外界污染物进入轴承箱，使轴承保持良好的润滑和非污染状态。3.本外观设计产品的设计要点：在于产品的形状，尤其在于轴承隔离器上回油孔和排污孔的形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：设计1立体图。5.指定设计1为基本设计。
轴承隔离器金属 ptfe

[发明专利]一种基于在线强化学习的小区人脸姿态检测系统及方法-CN202210814542.7在审
发明人： 张卫山;孙浩云;李晓哲;公凡奎 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2022-07-12 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于在线强化学习的小区人脸姿态检测系统及方法，系统包括监控设备、AI服务器和前端显示设备，AI服务器内部署有视频检测服务模块和在线强化学习服务模块，视频检测服务模块包括视频流获取单元、视频流解码单元和部署于视频检测服务模块的训练后的FacePose‑RCNN模型，FacePose‑RCNN模型包括人脸检测网络分支网络Faster RCNN和人脸姿态识别分支网络FacePose‑Net；在线强化学习服务模块包括在线校验单元、人脸姿态数据库、在线学习单元和在线更新单元；通过上述系统，可以在人脸姿态数据库的新增数据超过一定数量后，在线快速对人脸检测网络模型进行持续强化学习。本发明通过在线强化学习不断增强网络模型对人脸姿态的识别能力，提高了人脸姿态检测的准确率。
一种基于在线强化学习小区姿态检测系统方法

[发明专利]一种基于提示学习的实体和/或关系链接方法-CN202210787603.5在审
发明人： 张卫山;孙晨瑜;侯召祥;王振琦;陈涛;陈炳阳;李晓哲;公凡奎 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2022-07-06 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于提示学习的实体和/或关系链接方法，在实体消歧方法基础上引入提示学习，包括以下步骤：将问答系统生成的SPARQL进行预处理，并进行子句划分，判断SPARQL子句类型，并选择性进行后续步骤；通过BM25字符级短文本匹配算法实现实体召回，设计基于提示学习的实体和/或关系链接方法，对SPARQL提及的实体与召回实体进行链接；根据获得正确实体，在知识库中查询出实体相关的关系作为召回关系，使用上述过程中实体和/或关系链接方法，对SPARQL提及的关系与召回关系进行链接；根据链接结果对SPARQL进行修订。本发明在传统实体消歧方法基础上引入提示学习，使实体消歧模型可以同时用于实体和关系链接，对生成的SPARQL查询进行修订，提高了问答系统的准确率。
一种基于提示学习实体关系链接方法

[发明专利]一种基于小样本学习的剩余油挖潜方法-CN202110624187.2有效
发明人：陈炳阳;张卫山;曾星杰;侯召祥;陈涛 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2021-06-04 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06Q50/02 文献下载
摘要：本发明提出一种基于小样本学习的剩余油挖潜方法，主要涉及深度学习，石油勘探领域。主要步骤包含：对获取的测井曲线数据进行预处理，并进行任务划分，设置支持集和查询集；设计基于小样本学习的地层划分方法，以识别单口井附近的含油储层，从而判断多口井的含油储层是否为同一地层，实现智能小层对比；设计三层循环的MAML(Model‑Agnostic Meta‑Learning)架构，解决井场间地质差异较大问题，根据地层划分所识别的油层，预测单口井附近的储集层的含油饱和度；设计基于度量学习的含油区块搜索方法，根据识别出的油层以及所预测出的该油层的含油饱和度，在横向储层中针对井网结构使用图神经网络进行特征相似度表征，进行剩余油挖潜相关研究。本发明针对地质数据样本量不足，借助小样本学习方法进行剩余油挖潜，并对元学习方法进行优化，实现有效的剩余油挖潜。
一种基于样本学习剩余挖潜方法

[发明专利]一种基于秀丽线虫神经网络的仿生运动控制方法-CN202210500927.6在审
发明人：陈雷鸣;张卫山;董次浩;朱宜昌;仇家康 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2022-05-10 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明提出一种基于秀丽线虫神经网络的仿生运动控制方法，主要涉及仿生计算、深度学习、强化学习等领域。本发明的主要目的是借鉴秀丽线虫的神经网络运动控制原理来设计仿生智能体，使其具备自主运动决策能力。同时针对秀丽线虫依靠体表感觉神经元才能感知外界环境和在躲避障碍的场景下需要反复动作调整才能完成避障的问题，提出了改进方法。主要步骤包括：首先基于机器视觉和多传感器技术构建仿生智能体的感知模块实现外界的感知；然后通过借鉴秀丽线虫运动控制原理构建仿生智能体的运动控制系统，接着构建仿真环境并实例化仿生智能体，以此实现仿真环境下对智能体的训练，最后基于强化学习理论设计仿生智能体的动作记忆空间，最终实现仿生智能体在未知环境下的运动自主控制。
一种基于秀丽线虫神经网络仿生运动控制方法