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公开(公告)号：CN118194559A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410326058.9
申请日：2024-03-21
申请人： 大连理工大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F30/28 , G01N15/00 , G06F119/14 , G06F113/08
摘要： 本发明属于二氧化碳地质封存领域，公开了一种二氧化碳封存中固体颗粒脱落程度及运移过程的表征方法，包括基于二氧化碳封存过程中地层固体骨架中固体颗粒的脱落和已脱落的固体颗粒的运移行为构建脱落‑运移模型；基于二氧化碳封存区域地质工况与现场工况构建二氧化碳封存目标区域的初始储层模型，设置初始条件和边界条件并进行网格划分，得到初始储层网格模型；将初始储层网格模型输入脱落‑运移模型中，得到地层固体骨架中固体颗粒的脱落量和脱落速率，通过脱落量和脱落速率表征二氧化碳封存过程中地层固体骨架中固体颗粒的脱落程度和已脱落的固体颗粒的运移过程。本发明能够实现注入过程中地层骨架颗粒脱落和运移过程的有效分析和预测。
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公开(公告)号：CN117610607A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311554290.X
申请日：2023-11-21
申请人： 大连理工大学
IPC分类号： G06N3/006 , G06N3/0499 , G06N3/0442 , G06F17/16
摘要： 本发明属于强化学习技术领域，公开了一种知识驱动的生物智能群体协同决策方法。为了克服现有多智能体强化学习方法无法利用高阶逻辑关系、忽略不同智能体的重要程度以及无法捕捉多智能体系统的时间依赖性和动态图结构等问题，本发明提出了一种知识驱动的生物智能群体协同决策方法，结合高阶模体表示、注意力机制、长短期记忆网络等技术，最终实现对多智能体动态系统的充分学习和表示，并用于后续的强化学习流程中。
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公开(公告)号：CN116704537A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202211539551.6
申请日：2022-12-02
申请人： 大连理工大学
摘要： 本发明属于视觉文档理解技术领域，公开了一种轻量的药典图片文字提取方法，包含两个关键步骤。1)构建药典特征轻量聚焦模块：首先利用全秩网络特征主成分构建低秩神经网络层，然后设计聚焦策略从输入特征中提取关键信息，2)构建药典文档信息识别提取网络：串联8个药典特征轻量聚焦模块为网络骨架，构建多阶段编码器提取药典数据特征嵌入；然后串联8个药典特征轻量聚焦模块为网络骨架，构建多阶段解码器转换药典数据信息为特定文本，实现药典电子化；最后利用交叉熵损失衡量解码器提取的药典数据文本与原始药典数据文本的差距，通过最小化交叉熵损失最优化网络参数。
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公开(公告)号：CN111368885B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202010112320.1
申请日：2020-02-24
申请人： 大连理工大学
摘要： 一种基于深度学习和信息融合的航空发动机气路故障诊断方法，属于动力机械故障诊断领域。首先，对数据进行预处理；其次，利用处理后的样本数据将卷积神经网络模型和前馈神经网络分别训练至最佳，继而得到两个模型对样本数据所属类别的判定结果；再次，在证据体的基本概率分布的构造阶段，两种模型的判别结果被视为两个证据体，该阶段将证据体中样本所属各类别评分转换为样本的基本概率分布，同时计算样本不确定度；最后，在证据体的合成与决策阶段，根据D‑S证据理论的合成规则计算两个证据体合成后的概率分布，根据决策规则给出每条样本所属类别。本发明融合了两种深度神经网络从不同角度学习样本数据后给出的决策结果，获得一种精度较高的航发故障诊断模型，同时可以克服非深度学习模型对不同来源的航发大数据判别能力不稳定、鲁棒性低的问题。
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公开(公告)号：CN111368885A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010112320.1
申请日：2020-02-24
申请人： 大连理工大学
摘要： 一种基于深度学习和信息融合的航空发动机气路故障诊断方法，属于动力机械故障诊断领域。首先，对数据进行预处理；其次，利用处理后的样本数据将卷积神经网络模型和前馈神经网络分别训练至最佳，继而得到两个模型对样本数据所属类别的判定结果；再次，在证据体的基本概率分布的构造阶段，两种模型的判别结果被视为两个证据体，该阶段将证据体中样本所属各类别评分转换为样本的基本概率分布，同时计算样本不确定度；最后，在证据体的合成与决策阶段，根据D-S证据理论的合成规则计算两个证据体合成后的概率分布，根据决策规则给出每条样本所属类别。本发明融合了两种深度神经网络从不同角度学习样本数据后给出的决策结果，获得一种精度较高的航发故障诊断模型，同时可以克服非深度学习模型对不同来源的航发大数据判别能力不稳定、鲁棒性低的问题。
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公开(公告)号：CN116258368A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310000068.9
申请日：2023-01-01
申请人： 大连理工大学
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06F30/20 , G06T17/20 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06F119/14 , G06F119/08 , G06F113/08 , G06F111/10
摘要： 本发明公开了一种水合物开采过程中海底滑坡风险的评估方法，首先基于力学模型及其与热‑流‑相变耦合模型之间的耦合关系建立了热‑流‑力‑相变耦合模型；随后依据建立的热‑流‑力‑相变耦合模型搭建了场地尺度水合物开采多物理场耦合数值模拟平台；利用场地尺度水合物开采多物理场耦合数值模拟平台，基于现场地质勘探数据建立目标区域的天然气水合物藏储层模型，依据计算结果定量分析地层沉降行为并选取应力监测区域，同时可根据监测区域应力演化曲线结合摩尔‑库伦失效曲线定量评估开采过程中海底滑坡风险。
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公开(公告)号：CN116130015A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211664046.4
申请日：2022-12-22
申请人： 大连理工大学
IPC分类号： G16C20/10 , G16C10/00 , G06F30/20 , G06F111/10 , G06F119/14 , G06F119/08 , G06F113/08
摘要： 本发明公开了孔隙尺度下二氧化碳驱油封存数值模拟方法，该方法根据高含水油藏剩余油在储层岩石内的分布特征，通过采集真实油藏的数据图像进行二值化处理并转化成矩阵数据来构建基本的计算域，然后建立不同相流体相应的微观方程，在确定完初始和边界条件后开始向计算域注入CO2以实现CO2‑油‑水三相流体驱替或封存过程的模拟，通过判断是否达到混相条件来实现CO2混相和非混相的驱替或封存行为；达到稳定流动后输出CO2‑油‑水三相流体运移图像和油采收率变化曲线。该方法面向真实油藏的孔隙结构适用于不同油藏温度、压强条件下针对不同密度、粘度的CO2‑油‑水三相流体实现稳定的运移过程。
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公开(公告)号：CN112464005B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202011343296.9
申请日：2020-11-26
申请人： 大连理工大学
摘要： 本发明提出了一种深度强化图像聚类方法，属于图像聚类与数据挖掘技术领域，1)预训练编解码网络，初始化潜在特征空间；2)采用传统K‑means方法在潜在特征空间对聚类质心初始化，并为各质心分配伯努利‑逻辑斯蒂单元；3)计算该点与单元间的逻辑回归参数和伯努利分布；4)利用奖励回归策略动态分配临时奖赏，联合辅助目标分布计算各质心运动轨迹；5)计算权重，迭代优化聚类单元直至满足收敛条件，完成深度强化图像聚类过程。本发明同时基于强化学习思想以奖励回归策略联合利用潜在特征表示和调整聚类质心，充分将全部聚类信息尤其是临近区域聚类信息作用于聚类分析的过程中，在环境与行为的交互中有效的改善聚类模糊的问题，有效提升聚类性能。
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公开(公告)号：CN112465118A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011343299.2
申请日：2020-11-26
申请人： 大连理工大学
摘要： 一种面向医学影像生成的低秩生成式对抗网络构建方法，属于深度学习领域，构建步骤为：1)利用主成分模式近似GAN模型中的全秩卷积操作，基于张量CP分解的计算规则构建低秩卷积操作；2)利用步骤1的低秩卷积操作，构建低秩维度卷积层和低秩通道卷积层代替全秩卷积层，在低秩卷积层间添加ReLU激活函数和批正则化项，调整低秩卷积层的数据分布，设计低秩生成模型；3)融合低秩生成模型和全秩判别模型，构建完整的医学影像低秩生成式对抗网络。本发明提出的方法具有如下效果：该低秩生成对抗方法在医学影像生成任务中有效地降低了FLOPs、内存及显存和空间的占用等计算资源，同时，具有良好的生成效果。
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公开(公告)号：CN112464004A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011343290.1
申请日：2020-11-26
申请人： 大连理工大学
摘要： 本发明公开了一种多视角深度生成图像聚类方法，属于图像聚类与数据挖掘技术领域，1)预训练各视角独立的编解码网络，发现各视角潜在特征空间；2)预训练多视角特征融合编解码网络，发现多视角融合特征空间；3)随机初始化高斯混合模型参数；4)计算数据样本由某一子高斯模型生成的概率作为图像聚类结果，生成聚类损失，计算高斯混合模型参数更新值，更新参数直到收敛。本发明针对图像数据设计了一种多视角深度生成图像聚类方法，主要考虑利用多视角图像数据中的互补信息优化特征的学习，提高图像聚类和特征学习效果，并为此设计一种多视角特征融合策略，端到端地融合多个视角中的数据信息，该策略可以有效提高多视角数据信息的利用率，提高图像聚类算法性能。
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