基于多策略的棒控棒位设备工况标注方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN119480180A

    公开(公告)日:2025-02-18

    申请号:CN202411333484.1

    申请日:2024-09-24

    Abstract: 本申请公开了一种基于多策略的棒控棒位设备工况标注方法、装置及设备,涉及工业时序数据处理技术领域,针对棒控棒位设备的运行数据,通过规则知识判别的工况按预设规则进行自动化标注,需专业人员根据经验标注的工况以人机交互的方式高效识别和标注,标注过程更加高效、快捷、准确,标注后的数据能够组成故障诊断模型构建的数据集,提高模型精度。所述方法包括:获取棒控棒位设备的待标注工况运行数据;采用滑动窗方式按照预设工况识别规则对待标注工况运行数据进行工况标注;将标注后的工况运行数据发送至用户所持终端,以使用户对标注后的工况运行数据进行纠正和标注;获取用户基于所持终端反馈的工况运行数据标注结果并存储至数据库。

    一种基于多视图生成式判别学习的流场预测方法

    公开(公告)号:CN118378560A

    公开(公告)日:2024-07-23

    申请号:CN202410350721.9

    申请日:2024-03-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于多视图生成式判别学习的流场预测方法,包括以下步骤:获取流场数据集;将数据集向量使用Mask算法得到不同视图的向量;输入流场向量形式特征数据,再使用次成分分析算法得到降维后的特征向量;将上述向量的耦合结果输入到生成器进行结果生成,得到一流场结构图的特征向量;将上述向量的耦合结果进行CFD软件模拟,得到另一流场结构图,并使用图像特征提取器得到其特征向量;将上述流场结构图的特征向量输入到鉴别器,计算损失值,通过损失值优化生成器和鉴别器;重复重复上述四个步骤,迭代优化模型,直到收敛;输入测试数据,利用优化模型得到输出作为流场预测结果。

    一种基于半监督学习的判别回归流场预测方法

    公开(公告)号:CN118333131A

    公开(公告)日:2024-07-12

    申请号:CN202410350723.8

    申请日:2024-03-26

    Abstract: 本发明公开一种基于半监督学习的判别回归流场预测方法,包括以下步骤:获取半监督流场预测数据集;构建基于神经网络的深度流场预测模型;通过预热策略获得初步收敛的深度流场预测模型;利用神经网络记忆效应划分难样本、简单样本数据集;利用判别回归方法训练优化深度流场预测模型;利用深度流场预测模型执行预测,获取回归测试结果。本发明利用神经网络记忆效用实现判别回归预测方法,缓解流场预测半监督学习过拟合的问题;通过将伪标注和真实标注的样本混合,并利用GMM将样本划分为难易样本,有利于后续采取不同的学习策略来增强模型的判别性,进而提高性能;同时利用优化的深度流场预测模型计算样本的预测值,获取回归测试结果。

    一种堆芯数值求解器易扩展软件系统、调用方法及终端

    公开(公告)号:CN112783476B

    公开(公告)日:2022-02-22

    申请号:CN202110054596.3

    申请日:2021-01-15

    Abstract: 本发明公开了一种堆芯数值求解器易扩展软件系统、调用方法及终端,涉及计算机软件技术领域,其技术方案要点是:包裹函数层提供统一的函数接口;数据层将线性系统所需数据以并行数据结构进行存储;数值方法层,将线性系统所需数据实现具体运算的数值算法进行相互独立存储;控制功能封装层提供类封装、测量函数注册以对所管理的参数列表进行测量和属性判断;结构底层存储实现数值算法的通用程序代码,并将程序代码以功能类别划分成多个核心部分进行独立储存,以及向数值方法层提供固定的函数接口。本发明能适应串行情况和分布式内存并行情况,并可提升程序模块的可扩展性和可测量性,便于集成新的数值求解算法和派生满足不同需求的数值求解接口。

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