专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于分布式动态贝叶斯网络的煤泥浮选安全运行控制方法-CN202310736093.3在审
  • 褚菲;王建文;毛腾;赵建宇;许晨峰;冯浩彬 - 中国矿业大学
  • 2023-06-21 - 2023-10-20 - B03D1/02
  • 一种基于分布式动态贝叶斯网络的煤泥浮选安全运行控制方法,将煤泥浮选过程进行分块,并确定全局质量指标;确定每个模块与全局质量指标相关的变量;确定全局网络中变量的状态以及局部网络中变量的状态:建立全局贝叶斯网络和局部贝叶斯网络;将全局贝叶斯网络转化为全局动态贝叶斯网络;判断局部贝叶斯网络中是否存在回环结构,有回环结构则进行最弱因果关系的确定;对局部动态贝叶斯网络和全局动态贝叶斯网络进行参数学习;完成分布式动态贝叶斯网络模型的建立;利用在线的异常数据进行控制决策的推理;推理出控制决策并实施;判断异常工况是否移除,未移除继续调整。该方法可有效确保产品质量的达标,同时,有利于确保生产设备的使用寿命。
  • 基于分布式动态贝叶斯网络浮选安全运行控制方法
  • [发明专利]基于贝叶斯网络的选煤过程安全与质量一体化控制方法-CN202211489071.3在审
  • 褚菲;毛腾;王建文;许晨峰;朱安强;冯浩彬 - 中国矿业大学
  • 2022-11-25 - 2023-05-16 - G05B19/418
  • 本发明提供了一种基于贝叶斯网络的选煤过程安全与质量一体化控制方法,确定选煤过程中的控制变量与目标变量;确定相应的贝叶斯网络节点类型及等级状态;确定贝叶斯网络结构;确定贝叶斯网络参数;建立安全与质量一体化控制贝叶斯网络;根据溢流灰分判断是否发生异常工况,将控制变量初始状态做离散化处理;利用建立的贝叶斯网络进行推理,获取能够消除异常工况的控制变量调整值;利用建立的贝叶斯网络进行推理得到调整后的溢流灰分值;判断异常工况是否消除;利用建立的贝叶斯网络,并结合模拟退火算法,推理得到能使溢流灰分达到最优的控制变量调整值以及最优溢流灰分值。该方法可以给出有效安全控制决策,能有效提升产品煤的质量。
  • 基于贝叶斯网络选煤过程安全质量一体化控制方法
  • [发明专利]实体识别方法、装置及电子设备-CN202211545455.2在审
  • 毛腾;杨双涛 - 联想诺谛(北京)智能科技有限公司
  • 2022-12-01 - 2023-05-12 - G06F40/295
  • 本申请公开了一种实体识别方法、装置及电子设备,其中所述方法包括:获得待识别实体的待识别数据和目标实体类型;基于已有标注数据和目标实体类型,获得与所述待识别数据具有文本相似性的目标标注数据以及所述目标标注数据的目标标注实体;其中,所述目标标注实体的实体类型为所述目标实体类型;将所述待识别数据、所述目标标注数据以及所述目标标注数据的目标标注实体输入至实体识别模型中,以确定所述待识别数据中是否存在所述目标实体类型的实体数据。
  • 实体识别方法装置电子设备
  • [发明专利]多联结注意力的阅读理解模型、系统及方法-CN201811105566.5有效
  • 蒋玉茹;张禹尧;毛腾 - 北京信息科技大学
  • 2018-09-20 - 2022-12-27 - G06F40/205
  • 本公开提供了一种多联结注意力的阅读理解模型,包括:编码层,包括双层双向循环门控单元——DbBiGRU,其输入是多个离散的词向量,编码过后,每个词向量中包含上下文的信息;交互层,由三组DbBiGRU与注意力机制——Attention组成,通过多次交互,得到包含着问题信息的文章编码;预测层,包含着一个指针网络——PtrNet,经过编码与交互,得到了包含着问题信息的文章的一个表示,在此基础上,PtrNet预测出答案在文中的起始位置和终止位置。本公开解决了神经网络模型的复杂度过高及中文适应性问题。
  • 联结注意力阅读理解模型系统方法
  • [发明专利]基于多模型与传递熵的煤泥浮选过程贝叶斯网络控制方法-CN202210203508.6在审
  • 褚菲;许晨峰;毛腾;李康;贾润达;何大阔;张海军 - 中国矿业大学
  • 2022-03-02 - 2022-08-30 - G05B13/04
  • 一种基于多模型与传递熵的煤泥浮选过程贝叶斯网络控制方法,确定需要用到的变量和几种常见的异常工况;确定贝叶斯网络节点的个数,并划分其状态;将变量集对应的数据进行离散处理;确定出异常工况相对应的变量集;将离散处理后的数据输入到改进评分函数中进行结构学习得到贝叶斯结构;利用最大似然函数进行参数学习得到模型;提取在线异常数据并利用专家知识选择对应的精细化模型;将在线提取的数据离散化处理数据输入到选择的模型中进行推理;根据推理结果对模型根节点进行调整;判断异常工况是否移除,若未移除则利用更新后的异常工况作为证据继续推理。该方法能为操作人员的安全控制决策提供可靠的依据,并能提高建模的效率和建模的精确度。
  • 基于模型传递浮选过程贝叶斯网络控制方法

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