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公开(公告)号：CN116521868A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310421657.4
申请日：2023-04-19
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于技术分类识别领域，并具体公开了一种基于新兴技术标签库的新兴技术识别方法及系统，其包括：获取不同年份的新兴技术文档，进而提取时间‑技术关键词‑技术描述‑表征向量的关联文本，存入新兴技术标签库；提取待识别专利的摘要作为技术描述文本，通过文本表征模型对该技术描述文本进行表征，得到专利表征向量；将专利表征向量与新兴技术标签库中相同年份的关联文本进行匹配；分别求得专利表征向量与关联文本中表征向量的相似度，得到最大相似度；构建不同年份下的相似度统计曲线，按照对应的统计分布获取置信度足够的部分作为新兴技术。本发明解决了现有新兴技术分类方法通过专家知识标记新兴技术的问题，提升了方法的信度。
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公开(公告)号：CN113535988A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110718363.9
申请日：2021-06-28
IPC: G06F16/38
Abstract: 本发明公开了一种文献多层引用网络关联分析方法，包括(1)获取论文文献数据及其引用关系数据、专利文献数据及其引用关系数据；(2)采用社区检测算法将文献数据进行社区划分获得多个文献簇团；(3)获取其相应文献数据，并使用LDA主题模型进行主题提取，得到每个文献簇团的主题集合；(4)使用词向量模型计算论文文献簇团和专利文献簇团之间的相似性矩阵，即获得文献数据多层引用网络关联关系。本发明提供的一种多层引用网络关联的可视化分析方法及系统，通过社区检测算法处理论文和专利的引用网络，并划分为多个社区，利用LDA主题模型结合词向量的主题关联方法实现论文和专利的簇团关联。
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公开(公告)号：CN113535988B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202110718363.9
申请日：2021-06-28
IPC: G06F16/38
Abstract: 本发明公开了一种文献多层引用网络关联分析方法，包括(1)获取论文文献数据及其引用关系数据、专利文献数据及其引用关系数据；(2)采用社区检测算法将文献数据进行社区划分获得多个文献簇团；(3)获取其相应文献数据，并使用LDA主题模型进行主题提取，得到每个文献簇团的主题集合；(4)使用词向量模型计算论文文献簇团和专利文献簇团之间的相似性矩阵，即获得文献数据多层引用网络关联关系。本发明提供的一种多层引用网络关联的可视化分析方法及系统，通过社区检测算法处理论文和专利的引用网络，并划分为多个社区，利用LDA主题模型结合词向量的主题关联方法实现论文和专利的簇团关联。
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公开(公告)号：CN114861935A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210486649.3
申请日：2022-05-06
Applicant: 清华大学 , 华中科技大学 , 中国工程院战略咨询中心
Abstract: 本发明公开了一种用于获取最优深度学习模型的方法，包括：获取科研人员输入的参数，包括任务、与该任务对应的深度学习模型名称NameModel、实现该深度学习模型对应的深度学习框架名称NameFramework、以及该深度学习模型的结构参数，获取科研人员输入的、与参数相关的数据，对该数据进行预处理，以得到预处理后的数据，对深度学习模型名称NameModel深度学习框架名称NameFramework进行处理，以建立所需的深度学习模型，将预处理后的数据输入建立的深度学习模型中进行训练，以得到最终的最优深度学习模型。本发明能够解决现有深度学习在数控机床领域的应用过程中，深度学习算法代码实现、算法环境配置、模型调试过程费时费力，且成本高昂的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114780140A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210486646.X
申请日：2022-05-06
Applicant: 中国工程院战略咨询中心 , 华中科技大学 , 清华大学
Abstract: 本发明涉及数控机床领域和智能制造领域，具体涉及一种数控系统中基于深度学习模型的Docker容器部署方法，包括如下步骤：将深度学习模型的训练代码和环境依赖打包，创建Docker镜像文件；将Docker镜像文件传输至数控系统云平台，然后将其实例化为Docker容器；将数控机床的加工数据远程传输至数控系统云平台，载入Docker容器；基于云平台提供的算力资源基础和数控机床提供的加工数据基础，在Docker容器中进行深度学习模型的训练，将训练完成的深度学习模型保存为序列化格式；通过云平台将序列化格式的深度学习模型远程传输至智能数控系统。该方法结合迁移学习的思想，能够简单有效地完成深度学习模型的训练与部署，以提高数控机床的加工精度、加工速度和可靠性。
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公开(公告)号：CN114780140B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202210486646.X
申请日：2022-05-06
Applicant: 中国工程院战略咨询中心 , 华中科技大学 , 清华大学
IPC: G06F8/76 , G06F8/61 , G06F9/455 , G06N3/08 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及数控机床领域和智能制造领域，具体涉及一种数控系统中基于深度学习模型的Docker容器部署方法，包括如下步骤：将深度学习模型的训练代码和环境依赖打包，创建Docker镜像文件；将Docker镜像文件传输至数控系统云平台，然后将其实例化为Docker容器；将数控机床的加工数据远程传输至数控系统云平台，载入Docker容器；基于云平台提供的算力资源基础和数控机床提供的加工数据基础，在Docker容器中进行深度学习模型的训练，将训练完成的深度学习模型保存为序列化格式；通过云平台将序列化格式的深度学习模型远程传输至智能数控系统。该方法结合迁移学习的思想，能够简单有效地完成深度学习模型的训练与部署，以提高数控机床的加工精度、加工速度和可靠性。
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公开(公告)号：CN118395228A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410421456.9
申请日：2024-04-09
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06N5/02 , G06F40/211 , G06F40/30 , G06F16/33 , G06F16/36
Abstract: 本发明属于数控机床故障诊断技术领域，公开了一种用于数控机床故障诊断问答的意图识别方法，包括：将用户输入的提问语句划分为单跳查询语句和多跳查询语句；提取单跳查询语句中所包含的查询目标的类别和名称作为检索起点；并提取单跳查询语句中用于表征检索起点到检索终点关系的触发词，基于触发词和检索的起点确定检索终点；提取多跳查询语句中所包含的故障相关实体；将提取到的故障相关实体作为检索起点；判断是否能够提取到多跳查询语句中用于表征故障原因的触发词，若是，则将检索的终点定位在知识图谱中表征故障原因的实体上，若否，则将检索的终点定位在知识图谱中表征故障解决方案的实体上。本发明能够提升意图识别的准确度。
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公开(公告)号：CN102402201A
公开(公告)日：2012-04-04
申请号：CN201110324404.2
申请日：2011-10-24
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/414
Abstract: 本发明公开了一种多轴运动控制系统，包括触摸屏、上位机和下位机，上位机与触摸屏相连，上位机通过外部存储扩展总线与下位机相连，下位机与电机轴相连，触摸屏用于实现命令输入与状态显示，上位机用于传送控制命令到下位机，下位机用于根据控制命令控制电机，实时检测电机轴的运行状态，并将运行状态传送到上位机，上位机还用于根据运行状态和控制命令对电机轴进行误差补偿。本发明多轴运动控制系统的上位机采用ARM+DSP双核的微处理器芯片，增加了集成度，降低了设计难度，增加了可靠性。
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公开(公告)号：CN202119470U
公开(公告)日：2012-01-18
申请号：CN201120136518.X
申请日：2011-05-03
Applicant: 华中科技大学
IPC: G01D21/02
Abstract: 本实用新型提供了一种多参数检测装置，包括用来实时采集运动参数，并输出至数据处理电路的信号采集电路；处理信号采集电路的输出，并将处理结果输出至人机交互电路的数据处理电路；用来设定需要监测的运动参数以及显示运动参数实时结果的人机交互电路；信号采集电路、数据处理电路和人机交互电路依次电连接。该多参数检测装置，能够在保证实时检测多轴运动参数，为闭环控制和补偿算法提供检测数据的前提下，不依赖于PC机而实时进行运动参数的设定和检测结果的显示，便于故障显示和故障分析，提高人机交互性能。该多参数检测装置，也可作为通用的信号采集卡，对电流、电压信号进行检测。
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