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[发明专利]一种中学测量物质密度实验智能评分系统-CN202310486552.7在审
发明人：丁鹏飞;刘建华;周文波;毕金茂;张朋;张洁 -专利权人：上海大风实验室设备有限公司;东华大学
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请涉及一种中学测量物质密度实验智能评分系统，包括：数据获取模块，通过数据获取模块获取整个实验过程的视频；数据处理模块，数据处理模块用于将获取的视频按评分所需划分为图像帧，并对图像数据进行标注类别；模型训练模块，模型训练模块通过深度学习的方式，让模型对已标注的图像数据进行训练学习，达到正确识别的效果。本申请能够对测量物质密度的实验进行视频的采集，通过对视频的处理得到图像帧，通过对实验的检测以及评分，能够实现物质密度实验的智能评分，进而减少人工评判的影响，能够提高评判的客观性以及公平性，减少了人力资源的浪费，保证了实验评分的公平性，对于构建智慧型实验室，引领创新，培养人才，具有重要意义。
一种中学测量物质密度实验智能评分系统

[发明专利]一种面向聚酯纤维聚合过程的两阶段特征选择方法-CN202210421882.3在审
发明人：张洁;毕佳俊;张朋;赵春财;崔利;毕金茂 -专利权人：东华大学;新凤鸣集团湖州中石科技有限公司
申请日： 2022-04-21 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开的一种面向聚酯纤维聚合过程的两阶段特征选择方法，包括以下步骤：S1.获取聚酯纤维聚合生产车间过程数据，并对生产过程数据进行预处理。S2.将生产过程数据进行基于交叉相关性的时滞计算；S3.将特征间时滞关系带入考虑时滞的灰色关联分析法中，计算特征与目标特征间的相关度，同时进行特征排序；S4.将上部分提取的特征子集，使用近似马尔科夫毯方法进行冗余性去除；S5.经过上述计算，输出面向聚酯纤维聚合过程的最佳特征子集。本发明通过两阶段特征选择方法，可以在大量聚酯纤维聚合过程变量中有效选取出对关键变量影响较大的特征。
一种面向聚酯纤维聚合过程阶段特征选择方法

[发明专利]一种聚酯纤维聚合过程特性粘度预测方法-CN202210421887.6在审
发明人：张朋;毕佳俊;张洁;赵春财;崔利;毕金茂 -专利权人：东华大学;新凤鸣集团湖州中石科技有限公司
申请日： 2022-04-21 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种聚酯纤维聚合过程特性粘度预测方法，包括：获取聚酯纤维聚合车间生产过程数据，并对生产过程数据进行预处理。根据特征选择方法和人工经验选取出对聚酯纤维聚合过程特性粘度具有较大影响的变量，形成特征子集。建立聚酯纤维聚合过程特性粘度预测的深度学习模型。以特征子集为输入，对聚酯纤维聚合过程特性粘度预测的模型进行训练，利用梯度下降法对神经网络模型进行参数优化，训练得到聚酯纤维聚合过程特性粘度预测的最佳模型。将所得的聚酯纤维聚合过程特性粘度预测的模型部署于聚酯车间，根据车间的实时生产数据进行预测。本申请通过深度学习算法实现聚酯纤维聚合过程特性粘度的预测，使得车间工作人员可以实时调整工艺参数。
一种聚酯纤维聚合过程特性粘度预测方法