一种机械加工过程状态信息的边缘数据分类压缩方法

    公开(公告)号:CN114629501B

    公开(公告)日:2024-06-14

    申请号:CN202210259969.5

    申请日:2022-03-16

    Abstract: 本发明涉及一种机械加工过程状态信息的边缘数据分类压缩方法,属于数据压缩领域,包括S1:在边缘侧通过传感器采集机械加工过程状态信息边缘数据为原始数据;S2:原始信号数据利用自相关系数和平稳度判定算法将其自动识别并分类为稳变信号、缓变信号、振动信号和其他信号;S3:对S2所得到的稳变信号数据先进行一阶差分、再经过游程编码和算术编码进行压缩;S4:对S2所得到的缓变信号数据先采用BP神经网络进行拟合,再采用算术编码对神经网络进行压缩保存;S5:对S2所得到的振动信号数据通过2DDCT变换、多项式拟合量化、二进制缩减法和算术编码结合进行压缩;S6:对S2其他信号数据直接采用算术编码进行压缩存储。

    一种多色荧光碳量子点及其制备方法和应用

    公开(公告)号:CN112226231B

    公开(公告)日:2023-05-26

    申请号:CN202011124451.8

    申请日:2020-10-20

    Abstract: 本发明公开了一种多色荧光碳量子点及其制备方法和应用,涉及多色荧光碳量子点及其制备方法。将柠檬酸铵和尿素置于反应容器中,加入二甲基甲酰胺,充分搅拌,得到透明的澄清溶液,随后转移到高压釜,放入烘箱中,150~200℃保持14小时,得到碳量子点溶液。本发明制备的碳量子点具有发光颜色可调控、光学性能优异、荧光强、量子产率高、稳定性以及受酸碱环境影响小等优势。本发明制备的多色碳量子点的原料廉价易得、实验可重复性高、操作简单以及制备时间短且可大规模生产。本发明应用于生物荧光标记和白光照明等领域。

    一种基于联邦半监督学习的风机齿轮箱故障诊断方法

    公开(公告)号:CN116109292A

    公开(公告)日:2023-05-12

    申请号:CN202310175951.1

    申请日:2023-02-27

    Abstract: 本发明属于故障诊断领域,具体涉及一种基于联邦半监督学习的风机齿轮箱故障诊断方法,包括:在中心服务器使用标签样本训练全局模型,并下发给各客户端;各客户端使用本地的无标签数据集进行无监督训练;中心服务器收集各客户端模型参数,依据局部模型的可靠性进行参数的加权聚合;服务器和客户端之间交替进行有监督训练和无监督训练,直至全局模型满足训练精度。本发明在保护数据隐私的前提下,充分利用客户端的无标签数据,提高模型泛化能力,协同多个客户端实现模型共享,能够实现高精度的风机齿轮箱故障诊断。

    一种边缘网关的高并发线程池任务调度方法

    公开(公告)号:CN112799811A

    公开(公告)日:2021-05-14

    申请号:CN202110104616.3

    申请日:2021-01-26

    Abstract: 本发明涉及边缘网关服务器中线程池任务调度,具体涉及一种边缘网关的高并发线程池任务调度方法,所述方法包括边缘网关分配器接收来自不同客户端或者边缘设备节点的请求任务;为请求任务设定出过期时间,并获取请求任务中的请求数据大小的哈希值;封装成请求对象;根据每个线程的任务队列中的任务总权重最小值选择出线程,并使用边缘网关分配器为任务总权重最小值的线程分配请求任务;主线程将请求对象分配到选择出的不同线程的任务队列中;根据请求对象中的过期时间进行优先级排序;判断线程处理器核是否空闲,若空闲,则直接按照优先级队列处理请求任务;本发明能够实现高并发线程池中任务的调度,达到线程池中各个线程的负载均衡。

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