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公开(公告)号：CN118037137B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410436053.1
申请日：2024-04-11
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06Q10/0639 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V20/40
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的产品质量事故数量的确定方法。该基于卷积神经网络的产品质量事故数量的确定方法，包括以下步骤：构建外观质量数据集；构建质量评估模型；产品质量事故数量分析。本发明通过构建的外观质量数据集对预设模型和预设优化模型进行训练与验证得到初始质量评估模型并根据模型性能系数和模型综合系数进行模型筛选得到质量评估模型，然后通过质量评估模型的检测得到的待质检产品的产品外观缺陷数据获取对应的外观缺陷占比和显著外观缺陷占比，最后结合外观缺陷增长率得到的待质检产品的事故发生系数确定产品质量事故数量，提高了产品质量事故数量确定准确性，解决了现有技术中存在产品质量事故数量确定准确性低的问题。
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公开(公告)号：CN118278950A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410442390.1
申请日：2024-04-12
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06Q30/018 , G06Q10/0639 , G06Q50/04
Abstract: 本发明涉及质量事故溯源技术领域，具体公开一种基于区块链的产品质量事故溯源方法及系统，该方法包括：供应链信息获取、供应链信息提取、供应链信息分析以及事故溯源定位，通过需质检产品生产信息、需质检产品加工信息、需质检产品运输信息以及需质检产品销售信息，分别分析得出需质检产品的生产影响质量指数、需质检产品的加工影响质量指数、需质检产品的运输影响质量指数以及需质检产品的销售影响质量指数，由此筛选得到需质检产品事故出现区块，并对需质检产品进行质量事故溯源定位，有助于快速找到产品质量事故的根源，并采取针对性的措施对产品质量进行提升，提高解决产品质量事故的效率。
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公开(公告)号：CN117952482B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410349918.0
申请日：2024-03-26
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06Q10/0639 , G06F18/2431 , G06V10/75 , G06V10/771
Abstract: 本发明涉及质量控制技术领域，具体公开一种基于卷积神经网络的产品质量事故分级方法及系统，该方法包括：收集产品质量事故样本数据，对各质量事故产品的事故严重程度进行等级划分；提取各质量事故产品的各图像特征元素，进行有效特征元素筛选；根据各有效特征元素，并训练得到产品质量事故分级模型，对产品质量事故进行分级。本发明对质量事故产品的质量事故图片与初始图片进行比对，并分析产品质量事故造成的经济损失，对事故进行科学合理的分级，同时利用质量事故严重程度和图像特征元素进行模型训练，通过质量事故分级模型对产品质量事故进行分级，降低人工判断带来的主观误差，提高质量事故评估结果的客观性和一致性。
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公开(公告)号：CN118037137A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410436053.1
申请日：2024-04-11
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06Q10/0639 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V20/40
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的产品质量事故数量的确定方法。该基于卷积神经网络的产品质量事故数量的确定方法，包括以下步骤：构建外观质量数据集；构建质量评估模型；产品质量事故数量分析。本发明通过构建的外观质量数据集对预设模型和预设优化模型进行训练与验证得到初始质量评估模型并根据模型性能系数和模型综合系数进行模型筛选得到质量评估模型，然后通过质量评估模型的检测得到的待质检产品的产品外观缺陷数据获取对应的外观缺陷占比和显著外观缺陷占比，最后结合外观缺陷增长率得到的待质检产品的事故发生系数确定产品质量事故数量，提高了产品质量事故数量确定准确性，解决了现有技术中存在产品质量事故数量确定准确性低的问题。
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公开(公告)号：CN117952482A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410349918.0
申请日：2024-03-26
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06Q10/0639 , G06F18/2431 , G06V10/75 , G06V10/771
Abstract: 本发明涉及质量控制技术领域，具体公开一种基于卷积神经网络的产品质量事故分级方法及系统，该方法包括：收集产品质量事故样本数据，对各质量事故产品的事故严重程度进行等级划分；提取各质量事故产品的各图像特征元素，进行有效特征元素筛选；根据各有效特征元素，并训练得到产品质量事故分级模型，对产品质量事故进行分级。本发明对质量事故产品的质量事故图片与初始图片进行比对，并分析产品质量事故造成的经济损失，对事故进行科学合理的分级，同时利用质量事故严重程度和图像特征元素进行模型训练，通过质量事故分级模型对产品质量事故进行分级，降低人工判断带来的主观误差，提高质量事故评估结果的客观性和一致性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116245258B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310521326.8
申请日：2023-05-10
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06N3/0455
Abstract: 本申请公开了一种质量事故风险预测方法及装置，着眼于产品的研发阶段，基于研发阶段已经形成的、可对产品进行表征的可用信息，对产品有可能面临的风险进行预测。然而，研发阶段对产品的定位、详情可能都不甚清晰，有可能会对预测的结果造成负面影响。有鉴于此，本说明书中的方法引入了可用度，使得识别模型在对可用信息进行处理的过程中，能够有侧重的关注，并将用户的尚未体现在目标产品中的设计构思体现的解码端输出的第一解码信息中。使得第一解码信息能够体现出“未来的”目标产品应该具有的信息。
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公开(公告)号：CN116362589A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310153683.3
申请日：2023-02-23
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06Q10/0639 , G06F40/289 , G06F40/284 , G06F40/253 , G06F40/247 , G06F40/30 , G06F16/33
Abstract: 本发明公开了一种质量工作考核评价方法，具备以下有益效果：本说明书中的方法，采用指定语法对行政数据库管理的数据进行处理，得到的词汇串相当于对待考核行政事件的精简和语义强化，使得词汇串对待考核行政事件具有较强的表达能力。此外，本说明书中的方法在待考核行政事件进行评价时，还综合了历史上生成的历史行政事件，则通过本说明书中的方法得到的针对待考核行政事件的考核评分，综合了历史上类似的行政事件的“经验教训”，使得该评分能够更加贴切的表达舆论的态度。
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公开(公告)号：CN115982370B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310258133.8
申请日：2023-03-17
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F18/22 , G06N7/01
Abstract: 本申请公开了一种信息处理方法，能够较为机敏的确定出目标事件的事件信息是否是热点信息。而且，在事件信息发布伊始，其最终是否会成为热点信息是很难看出来的，即便是一条事件信息具备成为热点信息条件，该事件信息刚刚发布时，也未必会引起广泛讨论，若一开始就为该事件信息分配大量的信息处理资源，将会导致资源浪费的现象，采用本说明书中的方法，能够判断出事件信息成为热点信息的时间节点，并为在该时间节点为该事件信息进行对应于热点信息的处理方式提供了一定的条件。此外，本说明书中的方法还采用信息重组策略对对应于目标事件的未处理信息进行重构，使得来源迥异的未处理信息具有较为整齐划一的“格式”，以便于对其进行分析。
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公开(公告)号：CN115982370A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310258133.8
申请日：2023-03-17
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F18/22 , G06N7/01
Abstract: 本申请公开了一种信息处理方法，能够较为机敏的确定出目标事件的事件信息是否是热点信息。而且，在事件信息发布伊始，其最终是否会成为热点信息是很难看出来的，即便是一条事件信息具备成为热点信息条件，该事件信息刚刚发布时，也未必会引起广泛讨论，若一开始就为该事件信息分配大量的信息处理资源，将会导致资源浪费的现象，采用本说明书中的方法，能够判断出事件信息成为热点信息的时间节点，并为在该时间节点为该事件信息进行对应于热点信息的处理方式提供了一定的条件。此外，本说明书中的方法还采用信息重组策略对对应于目标事件的未处理信息进行重构，使得来源迥异的未处理信息具有较为整齐划一的“格式”，以便于对其进行分析。
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公开(公告)号：CN114898219B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210817681.5
申请日：2022-07-13
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于SVM的机械手触觉数据表示识别方法，包括触觉数据输入层、触觉数据编码层、触觉数据输出端和触觉数据支持向量网络；所述触觉数据编码层包括多头编码自注意力层和前馈神经网络层；本发明属于计算机领域，本发明的优点在于：使用压力数据（触觉数据）进行物体识别，可有效解决传统物体分类严重依赖计算机视觉方法的问题；传统的利用BP神经网络解决触觉分类问题在训练阶段需要大量的样本支持，并且当触觉数据维度很高的情况下会使模型复杂并且计算量变大，本发明使用少量样本即可完成对不同模式类的精准预测；由于传统的利用BP神经网络解决触觉分类问题容易产生过拟合，支持向量机可找到最佳的决策边界，有效避免过拟合出现。
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