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[发明专利]一种大规模风电场接入电网的实时仿真试验方法及系统-CN202310341755.7在审
发明人：张丹;剡文林;杨明亮;郑超;李劲秋 -专利权人：云南电网有限责任公司
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： H02J3/38 文献下载
摘要：本发明公开了一种大规模风电场接入电网的实时仿真试验方法及系统包括，获取风电场电气元件参数与电网方式数据，结合仿真实验平台，建立单台风电机组一次系统暂态模型与电网模型；根据单台风电机组一次系统暂态模型，结合单机倍乘方法，建立风电场站模型；将风电场站模型接入电网模型，并设置电网故障，对大规模风电场接入电网进行实时仿真。将单台风电机组控制器连接至实时仿真器，通过单机倍乘方式，模拟整个风电场，不需要建立风电场几百台甚至上千台所有风电机组模型，节省计算资源。实时仿真模拟中无需建立风电机组的控制逻辑模型，降低了实时仿真模型的建模工作量，提高了建模效率。
一种大规模电场接入电网实时仿真试验方法系统

[发明专利]一种水电机组轴心轨迹识别方法、装置及可存储介质-CN202211614889.3在审
发明人：王斌;陈飞;徐哲熙;陈帝伊;吴凤娇;江伟 -专利权人：西北农林科技大学
申请日： 2022-12-15 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种水电机组轴心轨迹识别方法、装置及可存储介质，涉及水电机组技术领域，包括：模拟不同形状的水电机组轴心轨迹图像，构建水电机组轴心轨迹数据库；结合预训练模型和迁移学习方法建立诊断模型；根据水电机组轴心轨迹图像对预训练模型进行迁移学习；利用迁移学习后的诊断模型识别水电机组轴心轨迹。引入九种DCNN作为预训练模型，将预训练模型和迁移学习方法结合形成TENSORFLOW‑DCNN模型，重新训练预训练模型最后三层结构的方法，实现了DCNN模型对高噪音、小样本轴心轨迹数据集的有效识别，有效解决水电机组小样本图像数据集诊断困难的问题
一种水电机组轴心轨迹识别方法装置存储介质

[发明专利]一种基于循环神经网络知识蒸馏的中文地址实体识别方法、装置及存储介质-CN202310845348.X在审
发明人：陈伟;高杨;王新根;陈含卓;余海波 -专利权人：浙江邦盛科技股份有限公司
申请日： 2023-07-11 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：所述基于循环神经网络的知识蒸馏技术提供了一种有效压缩循环神经网络的知识蒸馏技术，基于循环神经网络的知识蒸馏技术主要分为两部分：基于门控机制的模型压缩和基于多元信息的模型蒸馏。本发明以有效压缩模型规模并保留模型性能为目的，通过结合LSTM每层网络存储单元和输出单元的损失，每隔一定单元长度就反向传播回传损失来更新模型参数，指导LSTM系列模型学习有效信息，并通过结合编码层、软标签和硬标签信息，对模型蒸馏过程进行监督。本发明能在保证模型性能不明显下降同时有效减少模型的参数量和计算量。
一种基于循环神经网络知识蒸馏中文地址实体识别方法装置存储介质

[发明专利]一种基于正序逆序结合的三维工序模型生成方法-CN201410352581.5有效
发明人：张辉;张胜文;刘华昌;张健;张文广 -专利权人：江苏科技大学
申请日： 2014-07-24 - 公布日： 2017-07-14 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开一种三维数字化工艺设计领域中的基于正序逆序结合的三维工序模型生成方法，先读取设计模型并建立毛坯模型；构建零件工艺信息及工序框架流程，再建立零件工序框架节点的工序模型，逆序构建加工各阶段所有操作零件变化的工序模型，最后完成所有工序模型的建立；本发明实现了对工艺设计并行工作和协同设计的支持，可改进三维工艺设计的流程及其效率；在三维工序模型生成过程中，采用了框架节点工序模型正序人工交互设计和小工序节点工序自动逆序生成结合的方法，支持各类建模软件并提高了工序模型生成的效率。
一种基于逆序结合三维工序模型生成方法

[发明专利]一种面向安全指标的VANET控制信道联合拥塞控制方法-CN201610304467.4有效
发明人：谭国真;易一然;谭颂超;冉放 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2016-05-10 - 公布日： 2019-03-05 - 主分类号： H04W28/02 文献下载
摘要：一种面向安全指标的VANET信道拥塞联合控制方法，包括以下步骤：S1、建立双Beacon发送模型；S2、建立交通安全模型，计算紧密范围和警戒范围；S3、依据电磁波确定性传播模型确定发送功率；S4、依据VANET控制信道的马尔科夫模型计算发送速率；S5、依据折算算法确定最终的发送参数。本发明将微观车辆移动模型与通信模型结合。微观车辆移动模型研究的是单个车辆驾驶行为以及车辆与车辆之间的相互影响。从车辆安全的角度将移动模型与通信模型结合起来能够在保证车辆安全的前提下最大限度得减低信道负载，达到信道拥塞控制的目的。
一种面向安全指标 vanet 信道拥塞联合控制方法

[发明专利]一种基于交通路网动静态综合模型的路径优化方法-CN202110264127.4有效
发明人：何中杰;周溪游;王越胜;张帆;赵晓东 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-03-11 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于交通路网动静态综合模型的路径优化方法。该方法首先根据路网的静态属性求取静态路阻因子，建立静态路网模型；然后根据路网的动态属性求取动态路阻因子，建立动态路网模型。再结合建立的两种路网模型，构建交通路网动静态综合模型，在该综合模型的基础上结合Dijkstra算法，计算并推荐实时路阻最小的路径作为最优路径。该方法建立的路网模型综合考虑了道路的长度、宽度、信号灯数量、车流量以及突发事件等动、静态属性，更加准确反映道路上的交通状况。基于该综合模型的计算得到的最优路径可以避免由于模型失配造成车辆绕行而增加的行驶时间与成本，可以有效缓解交通拥堵。
一种基于交通路网静态综合模型路径优化方法

[发明专利]陆面建模方法及装置-CN201710805404.1在审
发明人：罗立辉;庄艳丽 -专利权人：中国科学院寒区旱区环境与工程研究所
申请日： 2017-09-08 - 公布日： 2017-11-10 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：所述陆面建模方法包括获取目标区域的陆面过程初始观测数据；将初始观测数据输入陆面过程模型中获得陆面过程模型模拟输出数据；所述陆面过程模型包括陆面过程模型；联合实际观测数据和所述陆面过程模型进行模型数据融合，优化所述陆面过程模型；通过脚本对所述模型进行自动化评估。以陆面过程模型为基础，结合科学的工作流程，集成不同源和分辨率的数据以分布式的存储方式进行数据的存取，采用模型数据融合的方法，将陆面过程模型的参数、模型有机地结合成一个整体，并通过脚本对陆面过程模型进行自动化评估，为陆面过程模型的模拟提供数据衔接以及定量统计分析及可视化的自动服务。
建模方法装置

[发明专利]基于卷积神经网络和编解码模型的心律失常研究模型-CN202210025001.6在审
发明人：王鹏;程晓悦 -专利权人：北京网医智捷科技有限公司
申请日： 2022-01-11 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G16H50/50 文献下载
摘要：本发明公开了基于卷积神经网络和编解码模型的心律失常研究模型，包括GAN模型、CNN模型和编码器‑解码器模型，所述GAN模型的输出端与CNN模型的输入端连接，所述CNN模型的输出端与编码器‑解码器模型的输入端连接本发明通过采用与CNN和编解码器模型相结合的混合模型来用于心律失常的分类，并采用GAN方法作为数据均衡方法,采用患者间心跳数据处理结果来验证分类效果，仿真结果表明,构建的分类模型具有较好的分类效果，特别是在S类和F类中，该模型的准确率高达94.05％,通过与其他学习模型相结合，可以提高计算精度，在一定程度上避免了复杂的卷积操作,在自动提取特征参数的前提下，基本完成了心律失常的分类，有利于对心率失常的辅助治疗
基于卷积神经网络解码模型心律失常研究

[发明专利]一种结合蒸馏的意图识别与槽位填充联合方法-CN202211038666.7在审
发明人：刘波;孙芃;徐小龙 -专利权人：天翼电子商务有限公司
申请日： 2022-08-29 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合蒸馏的意图识别与槽位填充联合方法，首先通过语料库中的数据对BERT模型进行预训练，得到老师模型；其次定义学生模型，学生模型的网络结构与老师模型基本一致，但将transformer的层数减少为老师模型的层数的一半，在老师模型中每2层选择其中一层的参数用来初始化学生模型，并对老师模型进行知识蒸馏，得到学生模型。本发明通过意图识别与槽位填充联合训练推理，两个任务共享一个模型框架，减小了模型存储占用，增加了响应效率，并且通过关联任务的特征信息共享和互补，提高了意图识别和槽位填充的准确率；在意图识别与槽位填充联合训练推理的基础上结合了模型蒸馏，在保证准确率的前提下，进一步提高了模型的响应速度。
一种结合蒸馏意图识别填充联合方法

[发明专利]一种基于红外热成像的船体热模型建立方法、装置及设备-CN202211679954.0在审
发明人：陈威;刘俊豪;李晓彬;李俊;乐京霞;李然;李应刚;王尔卓;纪垚;郭佳凯 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于红外热成像的船体热模型建立方法、装置及设备，其通过无人机群获取原始数据集，在通过原始数据集建立多个模型点，并利用无人机位置坐标及拍摄方向，匹配所述模型点和所述红外图像中的红外像素点，得到模型点温度数据集，最后根据模型点和所述模型点温度数据集，得到船体热模型。相比于现有技术，本发明除了利用实际图像建立模型外，还利用红外图像，结合其拍摄时的位置，为模型中的每个模型点匹配红外像素点，得到模型点温度数据集，这样结合模型点提供的位置信息，以及模型点温度数据集提供的温度信息，就可以建立船体热模型，使得人们能够在一定程度上识别除船体内部的热分布情况，从而更加精确地识别并排除隐患。
一种基于红外成像船体模型建立方法装置设备

[发明专利]基于预训练模型与微调技术的医疗文本关系抽取方法-CN201910311691.X有效
发明人：陈涛;吴明芬;杨开漠 -专利权人：五邑大学
申请日： 2019-04-18 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于预训练模型与微调技术的医疗文本关系抽取方法，包括医疗关系抽取语料的预处理、模型预训练、微调。本发明利用预训练模型作为一维卷积神经网络模型的输入，而现有技术利用词嵌入作为一维卷积神经网络模型的输入，预训练模型比词嵌入更有利于提高医疗文本关系抽取的性能；本发明将一维卷积神经网络模型与预训练模型结合使用，并使用一维卷积神经网络来微调预训练模型，有利于提高模型的性能；通过将一维卷积神经网络的训练误差反向传播到预训练模型来实现模型微调过程，其为动态的模型训练过程；而传统的方法将词嵌入与不同层的输入相结合，仍然从头开始训练主要任务模型，并将预先训练的嵌入视为固定参数，限制了其有用性。
基于训练模型微调技术医疗文本关系抽取方法

[发明专利]结合高斯回归混合模型和MRF高光谱函数数据的分类方法-CN202310234020.4在审
发明人：赵泉华;蒋莹莹;贾淑涵 -专利权人：辽宁工程技术大学
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：为了探究函数型数据分析方法在高光谱影像处理中的有效性，本发明提出结合高斯回归混合模型和MRF高光谱函数数据的分类方法；首先，运用多项式回归拟合高光谱影像像素光谱曲线，以便用函数形式表达像素光谱信息；然后，通过引入邻域关系建立马尔可夫随机场模型，同时结合高斯回归混合模型建立邻域高斯回归混合模型；最后，根据最大后验概率准则，获取最终高光谱影像分类结果。由于充分结合了高光谱影像的空‑谱信息，使得本发明算法具有高精度的分类结果，有效改善高光谱影像的分类性能。
结合回归混合模型 mrf 光谱函数数据分类方法

[发明专利]一种polder、modis和仿真数据结合的随机森林云检测方法-CN202310194886.7在审
发明人：李树;曹青松;储小雪;叶松;王新强;王方原;甘永莹;汪杰君 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2023-03-03 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开了一种polder、modis和仿真数据结合的随机森林云检测方法。其特征是利用矢量辐射传输模型获取大气顶辐射仿真数据，构建偏振遥感云检测训练数据集；基于随机森林搭建云检测方法模型并把训练数据集带入模型训练；把polder和modis相结合得到实测数据集并带入随机森林模型验证方法有效性该方法不需要大量实测数据作为训练数据集，降低获取训练数据的成本和误差，同时把两种卫星实测数据结合起来得到更严谨、准确的实测数据，能有效解决单一实测数据造成的云检测精度不高问题。
一种 polder modis 仿真数据结合随机森林检测方法

[发明专利]一种基于组合核函数的风电场超短期风速预测方法-CN201210567346.0有效
发明人：凡时财;邹见效;徐红兵;李文茹 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2012-12-24 - 公布日： 2013-04-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于组合核函数的风电场超短期风速预测方法，采用基于组合核函数支持向量机，将小波核函数与多项式核函数结合，结合多项式核函数的全局性特点以及小波核函数的高精度和良好学习能力，有效地提高支持向量机模型的预测能力同时在支持向量机模型建立上，选择相似数据，分类建立模型，使得训练样本与测试样本有相似关系，从而增强了支持向量回归模型的非线性拟合能力。本发明通过组合核函数和相似数据的结合，提高了风速预测的精度。
一种基于组合函数电场短期风速预测方法

[发明专利]结合数据与模型混合驱动的分层化网络重构方法及系统-CN202010938797.5有效
发明人：刘念;陈刘东;李晨晨 -专利权人：华北电力大学
申请日： 2020-09-09 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种结合数据与模型混合驱动的分层化网络重构方法及系统。该方法考虑新能源分布式接入电网后使电网最优运行结构发生变化，将网络重构以及聚类的数学模型与深度学习模型结合，利用智能电表记录的数据，以数据‑模型混合驱动的方式进行网络重构；提出网络的压缩以及基于深度学习的分层解压缩方法，并利用分布式计算以及在线计算与离线计算相结合的方式提高网络重构的效率。
结合数据模型混合驱动分层网络方法系统