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公开(公告)号：CN101281111A
公开(公告)日：2008-10-08
申请号：CN200810031425.3
申请日：2008-06-02
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种重力式毛细管粘度仪高精度自动计时方法：以光电传感器为液位检测部件，利用间歇采样方法和变采样率技术，采用罗曼诺夫斯基准则和基于最小二乘法曲线拟合方法，分别确定计时起点和计时终点，从而获得被测液体流经重力式毛细管粘度仪计时起点刻度线与计时终点刻度线的时间。该方法包括以下步骤：(1)液位检测电压采集与预处理；(2)非计时刻度线区液位检测电压变化曲线方程的确定；(3)计时刻度线区曲线拟合起点的确定；(4)计时刻度线区液位检测电压变化曲线方程的确定；(5)间歇采样的间歇时间tG的模糊自适应确定。
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公开(公告)号：CN117556715B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410044729.2
申请日：2024-01-12
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/213 , G06F18/21 , G06F18/25 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种基于信息融合的典型环境下智能电表退化分析方法及系统，本发明方法包括采用多尺度复合卷积神经网络模型来融合输入的时间t、温度T、湿度H获得输出的智能电表测量误差y，多尺度复合卷积神经网络模型针对输入的时间t、温度T、湿度H采用独立的特征多尺度复合卷积层分别提取特征并将特征融合后用于预测输出智能电表测量误差y，特征多尺度复合卷积层包括采用一维复合卷积通过组合标准卷积与扩张卷积在提高信息感受野的同时减少特征盲点。本发明旨在提高传统卷积神经网络的特征提取与多源信息融合性能，充分考虑多源输入特征差异性实现信息融合与特征互补，提高对智能电表退化趋势预测的准确性与可靠性。
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公开(公告)号：CN117556715A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202410044729.2
申请日：2024-01-12
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/213 , G06F18/21 , G06F18/25 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种基于信息融合的典型环境下智能电表退化分析方法及系统，本发明方法包括采用多尺度复合卷积神经网络模型来融合输入的时间t、温度T、湿度H获得输出的智能电表测量误差y，多尺度复合卷积神经网络模型针对输入的时间t、温度T、湿度H采用独立的特征多尺度复合卷积层分别提取特征并将特征融合后用于预测输出智能电表测量误差y，特征多尺度复合卷积层包括采用一维复合卷积通过组合标准卷积与扩张卷积在提高信息感受野的同时减少特征盲点。本发明旨在提高传统卷积神经网络的特征提取与多源信息融合性能，充分考虑多源输入特征差异性实现信息融合与特征互补，提高对智能电表退化趋势预测的准确性与可靠性。
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公开(公告)号：CN110400231B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN201910490621.5
申请日：2019-06-06
Applicant: 湖南大学
IPC: G06Q50/06 , G06F18/2413 , G06F17/17
Abstract: 本发明公开了一种加权非线性贝叶斯的电能计量设备失效率预估方法。智能电网中电能计量设备的可靠运行直接关系到电能的公平计量与电力调度。本发明所采用的技术方案为：首先采集电能计量设备的失效数据与环境应力数据，再针对样本集数据，采用基于加权kNN与肖维纳准则的混合异常值判别方法对数据异常值进行判别，并获取失效数据中异常值的权值；建立加权非线性贝叶斯模型，对电能计量设备的失效率进行预测与评估，求出电能计量设备的可靠度。本发明实现批量电能计量设备的失效率预估，可用于电能计量设备质量评价与寿命预测，并对设备的轮换、设备调度、招标与存储提供建议和重要参考。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109948516B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN201910201294.7
申请日：2019-03-18
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于能量最大化与核SVM的复合电能质量扰动识别方法，本发明摆脱了人工设计特征的复杂性，将电能质量分类简化为两个步骤，具体步骤为：1)采用基于能量最大化的S变换方法对复合电能质量扰动进行时频分析，可自动调节窗参数，实现最优的时频分辨率。2)结合提取的时频特征，建立权重线性组合核函数，形成核SVM算法。核SVM可融合多种特征，且每种特征都对应其最优的核函数参数，因此对复合电能质量扰动更加适应。本发明免除了人工特征的耗时与信息损失缺陷，能进一步提升复杂工况下电网信号识别的准确性。
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公开(公告)号：CN114740091A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210663997.3
申请日：2022-06-14
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于声学分析和机器学习的西瓜成熟度检测方法及系统，方法包括：获取西瓜样本的敲击声音信号和重量组成数据集，将西瓜样本按照成熟度分类，并将数据集划分为训练集和测试集；构建成熟度检测模型以计算目标西瓜样本的成熟度；用训练集训练成熟度检测模型，然后用测试集测试成熟度检测模型，最后计算准确度并记录，继续执行用训练集训练成熟度检测模型的步骤，直到准确度最高，得到训练好的成熟度检测模型；获取西瓜测试样本的敲击声音信号和重量，并输入训练好的成熟度检测模型，得到西瓜测试样本的成熟度。本发明实现了西瓜成熟度检测的需求，提高了检测准确度，在小样本数据集中可以完成模型的训练和测试，提升了适用性。
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公开(公告)号：CN111896792B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202010775236.8
申请日：2020-08-04
Applicant: 湖南大学
IPC: G01R19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于能量算子和变分模态分解的非稳态电压闪变检测方法，步骤1：利用建立的五点改进能量算子，基于非稳态电压闪变信号的调制模型，获取非稳态电压闪变包络信号的分量v(n)；步骤2：采用变分模态分解方法对v(n)进行分析，基于能量损失系数和能量差确定自适应确定模态个数K值；步骤3：通过自适应变分模态将对v(n)分解得到K个IMF分量，对每个分量进行Hilbert变换，求取每个分量的瞬时频率fj和瞬时幅值mj；步骤4：基于K个IMF分量对应的闪变分量确定闪变的起止时刻和幅值突变时刻，实现非稳态电压闪变检测,本发明易于实施，且误差小。
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公开(公告)号：CN113225047A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110454106.9
申请日：2021-04-26
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于TVLP‑MF的动态检重秤快速滤波方法及系统，本发明方法包括将称重传感器的采样信号通过时变低通滤波器进行滤波以消除干扰；对滤波后的输出信号通过形态学滤波器进行滤波以提升响应速度；基于形态学滤波器的输出进行估计，得到被测物体的重量值。本发明旨在消除动态检重秤自身机械结构以及外界环境产生的振动干扰，提升动态检重秤的运行效率和称量准确度，具有运算简单、计算速度快、鲁棒性能好等优点，有效提升了动态检重秤的测量效率与称量结果准确性。
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公开(公告)号：CN103268406B
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201310167938.8
申请日：2013-05-09
Applicant: 湖南大学 , 湖南正翔科技发展有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种基于煤矿安全培训游戏的数据挖掘系统及方法，本发明之数据挖掘系统，包括带有用户信息数据库的数据库服务器，数据库服务器，信息处理工作站与至少一个煤矿安全培训游戏终端计算机，煤矿安全培训游戏终端计算机内装有煤矿安全培训游戏软件，通过交换机与数据库服务器和信息处理工作站连接，采用C/S架构，组成以太网；信息处理工作站上安装有数据挖掘软件系统，数据挖掘软件系统包括数据采集器，煤矿安全领域知识库和数据挖掘器；本发明还包括数据挖掘方法；本发明能发现煤矿安全培训游戏中用户的行为特征；能对用户的培训效果进行评估；能对煤矿安全培训游戏的整体培训效果进行分析；系统布局合理，能与煤矿安全培训游戏紧密结合。
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