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公开(公告)号：CN115511008A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211358013.7
申请日：2022-11-01
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
Abstract: 本发明公开一种基于SOM‑AO的机床设备故障预警方法，属于计算机模型的技术领域。本发明中，首先，通过改进的AO算法优化：用于搭建SOM神经网络的神经元向量，使得神经元向量更加优秀；然后，通过SOM神经网络去进一步优化预警所用的神经元向量，同时得到该神经元的预警范围；最后，通过实际数据获取相应的异常对比值，与自适应阈值进行比较，最终得出被测机床是否异常的预测结果。本发明通过以上的方式可以得出数控机床比之前更加精准的预警结果，在一定程度上避免机床发生重大故障,提高了机床的整体性能。
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公开(公告)号：CN113658209A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110924457.1
申请日：2021-08-12
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明的基于形态学的切片组织裱贴位置优良判别方法，包括：a).获取切片组织缩略图；b).标签位置识别和统一方向；c).去除标签信息；d).去除非病理组织的点和线；e).计算病理组织中心点偏离距离；f).计算病理组织与长轴的夹角；g).判断病理切片组织裱贴优良。本发明的切片组织裱贴位置优良判别方法，整个切片组织裱贴位置优良判别利用图像识别和处理自动完成，处理效率高，解决了现有人工评估所带来的耗时耗力问题，而且整个判别过程不会加入个人的主观想法，更加客观和准确，降低了医生在切片组织裱贴位置优良判别过程中的工作量。
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公开(公告)号：CN119882561A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510036767.8
申请日：2025-01-09
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东山科智控科技创新有限公司
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明属于农机控制器优化的技术领域，更具体地，涉及一种基于混沌麻雀搜索算法优化玉米播种机电机控制的方法。所述方法通过Logistic混沌序列改进初始化种群，提高初始解的质量，增强算法的全局搜索能力。同时引入高斯变异的方法加强局部搜索能力，提高搜索精度。还利用混沌扰动帮助算法跳出局部最优，继续搜索全局最优解。优化后的模糊PID控制器自适应地调整控制参数和规则，以实现更精确、更稳定的控制。这种改进不仅使玉米播种机在加速和减速过程中实现平滑过渡、减少振荡和冲击，还提供了高精度和稳定的电机控制性能。通过优化控制器的参数，CSSA能够自适应地适应不同的工作条件，提升玉米播种机在各种实际应用中的表现。
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公开(公告)号：CN117407814A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311281321.9
申请日：2023-09-28
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F18/2433 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06F18/22
Abstract: 本发明属于故障预警检测特定计算机模型的技术领域，更具体地，涉及一种基于数字孪生的机床设备故障预警方法及系统。所述方法包括采集数控机床产生的历史数据作为异常数据检测模型训练的数据源；构建基于OneClassSVM算法的异常数据检测模型，从数据源中获取所需数据对基于OneClassSVM算法的异常数据检测模型进行训练；初始化SOM神经网络的神经元向量，训练SOM神经网络的神经元，获取预警神经元及其预警距离，生成预警模型；构建故障预警模型；将采集到的实时数据输入基于OneClassSVM算法的异常数据检测模型以及故障预警模块实时检测。本发明解决了现有技术中易造成机床故障的漏报警与误报警的情况，以及难以提早发现导致的故障等问题。
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公开(公告)号：CN116932736A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310882424.4
申请日：2023-07-18
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F16/335 , G06F16/31
Abstract: 本发明属于数据推荐的计算机信息领域，提供了一种基于用户需求结合倒排表的专利推荐方法，包括根据用户需求对专利数据集构建初始倒排表并加入相似词机制形成最终的倒排表；所述倒排表包括：单词编号、单词和专利编号列表；对专利数据集中的专利信息进行编号，形成文档列表，为文档列表中的每一个专利的专利信息使用bert模型获取句子向量表示；所述文档列表包括：专利编号、专利信息、专利信息句子向量表示；根据用户需求信息分为精准需求和广泛需求，进行双轨推荐。本发明解决了现有技术中由于专利推荐涉及到各个领域的专利，数量庞大，使用单一领域的专利信息进行推荐，导致推荐效果不佳和专利推荐不够准确的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115248570A
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202210532348.X
申请日：2022-05-09
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G05B19/05
Abstract: 一种编译型可编程逻辑控制器的开发环境包括：S1：将梯形图分类：S2：设计翻译模板；S3：驱动设计；S4：生成C语言程序；S5：编译C语言程序；S6：下载可执行文件。本发明效率高，将梯形图的图元直接翻译成C语言，再编译执行，属于直接编译执行，大大提高了执行效率。满足多种开发场景，本发明属于低代码开发的一种形式，不仅适用于梯形图，更为基于图形的低代码开发科研人员提供一种技术思路，因此，更易实现梯形图与C语言的混合编程，由于C语言的灵活性，可最大程序地满足工程技术人员的实际需求，特别是需要算法集成的场合。满足市场应用的预期：本发明对于PLC研发人员来说，更易新增新的功能指令，快速适应市场的应用需求。
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公开(公告)号：CN112989395A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110465793.4
申请日：2021-04-28
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本申请公开了一种SM4密码算法的形式化验证方法，所述方法包括：将SM4密码算法的算法参数定义为安全整数类型；其中，所述算法参数包括明文输入、加密结果、密文输入、解密结果、主密钥、密钥常数、轮密钥和s盒参数；确定基于F*框架的算法模块的初始堆，并在所述初始堆的目标缓冲区中添加所述算法参数；利用所述算法参数对所述SM4密码算法的轮密钥生成模块、加密模块和解密模块进行形式化验证，得到所述SM4密码算法的形式化验证结果。本申请能够在SM4密码算法实现过程中保证内存安全、避免受到时间侧信道攻击。本申请还公开了一种SM4密码算法的形式化验证系统，具有以上有益效果。
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公开(公告)号：CN119205758A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411707363.9
申请日：2024-11-27
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智控科技创新有限公司
Abstract: 本发明提出了一种木材表面缺陷检测方法、系统、介质及设备，属于木材表面缺陷检测技术领域。方法包括：获取桉木单板图像，并进行预处理；将预处理后图像输入至木材缺陷识别网络中，利用反深度可分离茎模块提取图像的特征图并进行特征聚合，得到第一特征图；经过矩形自校准模块提取全局特征，形成第二特征图，再使用自适应频率注意力网络模块提取第二特征图的关键频率成分并输出第三特征图；将第三特征图输入到频率增强通道注意力模块中，得到第四特征图；将第四特征图与第一特征图融合，得到第五特征图并通过分割头预测，输出最终识别的树皮缺陷区域。解决了木材缺陷检测过程中，树皮缺陷所导致的网络提取特征效果差，语义分割精度低的问题。
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公开(公告)号：CN118570537A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410701003.1
申请日：2024-05-31
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N20/10
Abstract: 本发明属于医学影像处理技术领域，更具体地涉及面向帕金森辅助诊断的多模态影像分类方法、装置及计算机可读存储介质。所述方法包括获取影像，对影像进行局部归一化处理，提取影像的局部规范化系数；对局部规范化系数进行拟合，获取形状参数和方差；通过非对称广义高斯函数对影像的各方向的包括形状参数和方差的规范化系数进行拟合，获取影像各方向上的指标特征；将支持向量机作为回归模型，得到影像的质量评分结果；将影像的质量评分与设定阈值对比。本发明解决了现有技术中结构性影像分辨率较高，可反映结构形态信息，但是代谢等功能信息较弱，而功能性影像分辨率低，可以反映功能代谢信息，但很难反映结构信息的问题。
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公开(公告)号：CN112989395B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202110465793.4
申请日：2021-04-28
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本申请公开了一种SM4密码算法的形式化验证方法，所述方法包括：将SM4密码算法的算法参数定义为安全整数类型；其中，所述算法参数包括明文输入、加密结果、密文输入、解密结果、主密钥、密钥常数、轮密钥和s盒参数；确定基于F*框架的算法模块的初始堆，并在所述初始堆的目标缓冲区中添加所述算法参数；利用所述算法参数对所述SM4密码算法的轮密钥生成模块、加密模块和解密模块进行形式化验证，得到所述SM4密码算法的形式化验证结果。本申请能够在SM4密码算法实现过程中保证内存安全、避免受到时间侧信道攻击。本申请还公开了一种SM4密码算法的形式化验证系统，具有以上有益效果。
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