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[实用新型]一种醋酸成品塔塔盘-CN202320248786.3有效
发明人： 阮建飞;王平;吴玉琳 -专利权人：江苏凯美普瑞工程技术有限公司
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： B01J19/32 文献下载
摘要：本实用新型涉及塔盘技术领域，且公开了一种醋酸成品塔塔盘，包括塔盘主体和安装板，所述安装板设置于塔盘主体的下侧，所述安装板的上表面固定设置有固定块，所述固定块的侧壁开设有楔形槽，所述楔形槽的上侧开设有通槽，所述楔形槽的内部卡接有楔形块，所述楔形块的内部开设有空腔，所述空腔的内部滑动设置有挡板，所述挡板的中部固定套接有固定杆，所述固定杆的两端均延伸至空腔的外侧，所述固定杆的一端与塔盘主体固定连接，所述楔形槽的槽底开设有插孔，所述固定杆的下端与插孔插接，所述安装板的两侧设置有对塔盘主体进行纵向限位的限位机构。本实用新型能够对塔盘进行高效便捷的拆装，能够大大提高工作效率。
一种醋酸成品塔塔盘

[发明专利]一种基于混合比例估计的企业进销项税收风险预测方法-CN202211610983.1在审
发明人：郑庆华;曹书植;阮建飞;董博;赵锐;师斌 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种基于混合比例估计的企业进销项税收风险预测方法，包括：根据进销项发票关联企业，提取企业的文本和非文本信息，对文本信息进行文本嵌入编码，对非文本信息编码，两者合并得到企业特征编码；改进现有的MPE方法，估计税收异常企业的先验概率，得到将税收异常和税收正常企业后验概率转化为标注税收异常和未标注企业后验概率的转移矩阵；构建企业税收风险预测网络并基于转移矩阵将网络的输出映射为标注税收异常企业和未标注企业后验概率，在转移矩阵固定的情况下，基于标注税收异常企业样本和未标注企业样本初始化网络参数；估计得到的转移矩阵，并联合优化学习松弛变量和网络参数，将优化后的网络作为最终的预测模型，实现企业税收风险预测。
一种基于混合比例估计企业进销项税收风险预测方法

[发明专利]一种基于实例依赖互补标签学习的图像分类方法-CN202211669312.2在审
发明人：董博;吴雨萱;曹书植;王余蓝;阮建飞;赵锐;师斌 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2022-12-24 - 公布日： 2023-04-21 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于实例依赖互补标签学习的图像分类方法，包括：在骨干网络之上构建转移矩阵网络和分类器网络，用于估计实例的互补标签转移矩阵和预测实例的真实类别；将实例特征嵌入为指定维度的特征向量，并以特征向量的欧式距离为度量挖掘实例的近邻；结合互补标注分类和语义聚类训练分类器网络，估计实例的真实类后验概率，选取概率前1％大的实例作为近似锚点对转移矩阵网络进行初始化；引入约束——“特征空间上邻近的实例具有更相似的互补标签转移矩阵”——来限制转移矩阵的自由度，并构建端到端的联合训练框架协同优化转移矩阵网络和分类器网络的参数，将优化后的分类器网络作为最终的预测网络，实现基于实例依赖互补标签学习的图像分类。
一种基于实例依赖互补标签学习图像分类方法

[实用新型]一种可移动的安全帽佩戴识别设备-CN202222044404.3有效
发明人：王波;张俊;冯晓峰;冯华敏;汪波;李红帅;夏亮;张昉霁;阮建飞 -专利权人：杭州余杭经济开发区供排水有限公司
申请日： 2022-08-04 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： H04N7/18 文献下载
摘要：本实用新型提供一种可移动的安全帽佩戴识别设备，包括设备箱，所示的设备箱上一侧设置有拉手，所述的设备箱的底部设置有万向轮，所述的设备箱内设置有安全帽识别终端和移动网络信号设备，所述的设备箱的另一侧设置有伸缩杆，所述的伸缩杆远离设备箱的一端顶部设置有横档，所述的横档上设置有监控摄像头，所述的设备箱的上端设置有液晶屏幕，本实用新型安全帽识别设备可以自由设置在任何需要监管的地方，在检测安全帽是否佩戴的同时，还能够进行实时提示和记录，整个设备采用一体化结构，插电即用，使用方便。
一种移动安全帽佩戴识别设备

[发明专利]一种基于噪声标签学习的纳税人行业分类方法-CN202110201214.5有效
发明人：郑庆华;赵锐;阮建飞;董博;师斌 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2021-02-23 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：一种基于噪声标签学习的纳税人行业分类方法，首先，提取纳税人行业信息中待挖掘的文本信息进行文本嵌入，并对嵌入后的信息做特征处理；其次,提取纳税人行业信息中的非文本信息进行编码处理；再次，构建符合纳税人行业分类问题的BERT‑CNN深层网络结构，依据处理后的特征信息和目标类别数来确定网络的层数、每层的神经元个数以及输入输出的维度；然后，依次通过对比学习、最近邻的语义聚类及自标签学习对构建的网络进行预训练；最后，在所构建的深层网络基础上增加一个噪声建模层，通过网络的自信任以及噪声标签信息对噪声分布进行建模，并基于噪声标签数据进行模型训练；最终，将噪声建模层前的深层网络作为分类模型，基于此模型进行纳税人行业分类。
一种基于噪声标签学习纳税人行业分类方法

[发明专利]一种基于多级生成模型的纳税人行业分类方法-CN202110201213.0有效
发明人：郑庆华;董博;吴雨萱;赵锐;阮建飞;师斌 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2021-02-23 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多级生成模型的纳税人行业分类方法，包括：首先，提取纳税人行业信息中待挖掘的文本和非文本信息进行文本嵌入及编码，并对编码后的信息做特征处理；其次，将带噪声的纳税人行业类别标签转化为多互补标签；再次，构建双向映射框架下标签和特征层级的多级生成模型；然后，基于编码后的特征和生成的多互补标签对装置进行训练；最后，将标签层级对真实标签的预测作为测试数据的最终纳税人行业类别。本发明通过将带噪标签转化为多互补标签以降低标签的噪声率，并引入特征和标签层级的双向映射以应对纳税人行业类别标签中存在的特征依赖的噪声，能够有效提高纳税人行业分类准确率。
一种基于多级生成模型纳税人行业分类方法

[实用新型]一种环己烯法制备环己醇联产环己酮装置-CN202222237933.5有效
发明人：耿皎;阮建飞;秦松;肖惠平;段晓玲;吴玉琳 -专利权人：江苏凯美普瑞工程技术有限公司
申请日： 2022-08-25 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： C07C5/11 文献下载
摘要：本实用新型涉及热集成节能装置技术领域，具体涉及一种环己烯法制备环己醇联产环己酮装置，包括环己醇制备组件和环己酮制备组件；环己醇制备组件包括苯分离塔进料预热器、苯分离塔、第二环己醇分离塔再沸器、苯分离塔再沸器、苯回收塔、第一环己烯出料换热器、苯回收塔冷凝器和环己烯制备构件，使苯分离塔和环己烯分离塔的塔顶物料蒸汽温度升高，分别给第一环己醇分离塔再沸器和第二环己醇分离塔再沸器供热，在节省环己醇分离塔的塔底再沸器外加热负荷的同时，减少了苯分离塔和环己烯分离塔的塔顶外加冷却负荷；充分利用了苯回收塔和环己烯回收塔的塔底物料多余热量，降低了能耗，满足用户需求。
一种己烯法制己醇联产环己酮装置

[发明专利]一种低温条件下分解氧化亚氮的方法-CN202111280756.2有效
发明人：耿皎;阮建飞;胡兴邦;秦松;段晓玲;肖惠平 -专利权人：江苏凯美普瑞工程技术有限公司
申请日： 2021-11-01 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： B01D53/86 文献下载
摘要：本发明涉及一种氧化亚氮低温分解的方法，包括将氧化亚氮通入装载有催化剂的固定床反应器，于50~350℃条件下反应得到氮气和将被氧化的催化剂与氢气反应得到水，实现催化剂的再生；两个步骤可顺序进行或同时进行；所述催化剂为CuxMy。通过本发明的方法，氧化亚氮被转化为氮气和水，方法条件温和、操作方便、氧化亚氮分解彻底。
一种低温条件下分解氧化亚氮方法

[发明专利]一种基于循环重标注自助法的行业多标签降噪方法-CN201910865170.9有效
发明人：郑庆华;李碧婷;阮建飞;董博;高宇达;宓玲云;范弘铖 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2019-09-12 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于循环重标注自助法的行业多标签降噪方法，包括步骤：首先，基于Word2Vec技术提取纳税人文本特征，基于One‑Hot编码对纳税人非文本信息进行处理得到非文本特征；其次，基于多输入双向循环神经网络对纳税人文本特征和非文本特征构建分类器模型；然后，在模型训练过程中，基于循环重标注自助法对噪声标签进行识别及纠正；最后，通过多轮迭代逐渐减小存在噪声标签的样本比例，进而降低噪声标签的影响。本发明解决了现有方法中不能划分噪声标签依据噪声标签纠正效果未达到最优就停止训练的问题。
一种基于循环标注自助行业标签方法

[发明专利]一种基于动态网络表征的发票虚开识别方法-CN201911066791.7有效
发明人：董博;郑庆华;范弘铖;田雨润;高宇达;袁靖松;阮建飞;张发 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2019-11-04 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06Q40/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于动态网络表征的发票虚开识别方法。首先，以企业为节点、以交易记录为边，把企业交易信息组织成静态网络；其次，以每一天为时间节点建立企业交易网络的表征，建立长度为30天的时序窗口，在窗口内每次融合30天的静态网络表征，并通过移动时序窗口逐步融合所有时间节点的静态网络表征得到最终的动态网络表征结果；再次，借鉴了分布式优化算法，把表征的目标函数分解为独立子函数，并行优化子函数提高了模型的学习效率；最后，基于LightGBM构建二分类器识别出发票虚开嫌疑企业。本发明基于动态网络表征来识别发票虚开嫌疑企业，提高了发票虚开识别的效率和准确率。
一种基于动态网络表征发票虚开识别方法

[发明专利]一种卡宾铜催化剂及其制备方法和应用-CN202111360379.3有效
发明人：耿皎;阮建飞;胡兴邦;段晓玲;吴玉林;刘倩 -专利权人：江苏凯美普瑞工程技术有限公司
申请日： 2021-11-17 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： B01J31/22 文献下载
摘要：本发明涉及一种卡宾铜催化剂及其制备方法和应用，尤其是在6‑胺己腈加氢制备己二胺中的应用。本发明所述卡宾铜催化剂具有结构式，其中，R1为1~6个碳的直链烷基，R2为1~5个F取代的苯基。本发明通过合成具有独特C=Cu‑B结构的卡宾催化剂，能够实现6‑胺己腈到己二胺的高效转化。此方法不需贵金属做催化剂，同时能在相对较低的温度下实现高效加氢，提供了一种有效、经济的6‑胺己腈加氢制备己二胺的新方法。
一种卡宾铜催化剂及其制备方法应用

[发明专利]一种面向在线教育的学习者异常学习状态预测方法-CN202210498953.X在审
发明人：董博;赵锐;王余蓝;阮建飞;师斌 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2022-05-09 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明一种面向在线教育的学习者异常学习状态预测方法，包括：将高维在线教育平台日志信息和学习者注册信息进行预处理并基于自监督学习方法编码构建学习者画像特征；构建学习者状态特征，进而基于状态特征的产生时序构建状态特征序列，基于状态特征间的余弦相似度构造状态特征图；构建符合在线教育的学习不良程度预测的长短时记忆‑图注意力深层网络，确定网络的层数、每层的神经元个数以及输入输出的维度；基于噪声标签构造伪标签以对网络进行迭代训练；利用训练后的网络预测学习者在待预测学习阶段的异常学习状态及其程度。本发明利用学习者注册信息及学习者日志信息预测学习者状态异常程度，为教师对学习者进行针对性指导和帮助提供了参考。
一种面向在线教育学习者异常学习状态预测方法

[发明专利]一种面向纳税人行业分类的标签噪声学习方法-CN202210498954.4在审
发明人：郑庆华;曹书植;阮建飞;赵锐;董博;师斌 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2022-05-09 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向纳税人行业分类的标签噪声学习方法，包括：首先，提取纳税人行业信息中的文本信息和非文本信息，分别基于XLNet文本预训练网络和编码技术进行文本嵌入和非文本编码处理，得到特征信息；其次，构建用于纳税人行业分类的TextCNN网络，根据特征信息和目标分类数来确定网络的层数、卷积核形状以及各层次的输入输出维度，并将XLNet文本预训练网络和TextCNN网络串联，结合带噪的纳税人行业标签数据作为监督，构建端到端的训练装置；再次，并基于改进的混合比例估计方法估计条件转移矩阵；最后，学习训练装置中的网络参数，并将条件转移矩阵作为TextCNN网络之后的线性层，实现噪声标签预测到真实纳税人行业标签预测的转换，进行纳税人行业分类。
一种面向纳税人行业分类标签噪声学习方法

[实用新型]一种水冷壁气化炉切渣机-CN202121331953.8有效
发明人：吕游;万钢;吴敏;阮建飞;马宏波;杜金明;石彩萍;严建华;欧明雄 -专利权人：江苏双达泵业股份有限公司
申请日： 2021-06-16 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： C10J3/20 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种水冷壁气化炉切渣机,包括筒体、封头、上法兰、所述筒体上端设置有上法兰，筒体下端设置有封头，所述封头底部设置有下法兰；料斗一端与下法兰内圈相连，另一端连接在筒体下部；所述料斗上均布有若干个滑轨，所述滑轨上设置有切割刀体；所述筒体上斜向均布有若干个接管，所述接管外端面焊接有侧法兰A，内端面焊接有护管；所述侧法兰A通过螺栓连接有侧法兰B，所述侧法兰B的另一端与液压缸连接，所述液压缸的活塞杆穿过接管和护管与切割刀体连接，所述切割刀体与活塞杆通过销轴连接。本实用新型结构简单合理，成本低，可对大于通道尺寸的大块炉渣进行切割，设备维护简单，使用寿命长。
一种水冷气化炉切渣机

[发明专利]一种基于PU learning的跨区域企业偷漏税识别方法-CN201910912953.8有效
发明人：郑庆华;王伊杨;董博;高宇达;张发;阮建飞;师斌;陈妍 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2019-09-25 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于PU learning的跨区域企业偷漏税识别方法，包括：首先，基于PU learning，利用源域少量带标签的正样本生成源域中无标签样本的标签；其次，通过最大化分类器差异的域适应方法构建跨区域企业偷漏税识别模型；最后，利用训练好的偷漏税识别模型对目标域的纳税数据进行偷漏税识别。本发明在源域纳税数据只有正样本和大量无标记样本的情况下，实现给纳税数据没有标签的目标域建立偷漏税识别模型的目的。
一种基于 pu learning 跨区企业偷漏税识别方法

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