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公开(公告)号：CN119940429A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411782481.6
申请日：2024-12-05
Applicant: 浪潮云信息技术股份公司
Inventor： 刘可新
IPC: G06N3/0499 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/21
Abstract: 本发明属于神经网络模型构建技术领域，具体涉及一种基于动态权重神经网络的决策模型构建方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：收集原始数据并将原始数据转换为适合神经网络处理的格式；将处理后的数据划分成训练集和验证集；设计神经网络结构；设置超参数与优化器；构建以前馈方式工作的神经网络，并确保其具有解析解的连续学习框架，并使用训练集训练模型，并使用验证集数据调整模型参数；在训练过程中或训练完成后，利用神经网络的解析解来更新输出层的权值。利用解析解来更新输出权值，这种方法不需要梯度下降算法，提高了学习的效率和速度。解析解的使用减少了对计算资源的需求，使得模型能够快速适应新任务。
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公开(公告)号：CN119940153A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510421926.6
申请日：2025-04-07
Applicant: 南通理工学院
IPC: G06F30/27 , G06F30/23 , G06F30/17 , G16C60/00 , G06N3/126 , G06N3/0499 , G06F111/06 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于增材制造技术领域，公开了用于激光增材制造的梯度点阵结构生成与优化方法及装置；包括：采集设计需求数据；根据设计需求数据，采用改进后的进化算法生成梯度点阵结构；评估生成的梯度点阵结构是否达标；若梯度点阵结构未达标，则对梯度点阵结构进行优化；本发明解决了现有方法依赖人工建模的问题，并且实现梯度点阵结构的多目标优化，有效生成满足复杂设计需求的优良梯度点阵结构，能够缩短设计循环周期，提高产品性能，在激光增材制造领域实现更高效的梯度点阵结构设计。
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公开(公告)号：CN119940088A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411905253.3
申请日：2024-12-23
Applicant: 国网新疆电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06F30/27 , G01R31/00 , G01R31/12 , G01R31/52 , G01R27/02 , G01D21/02 , G01N3/02 , G01N3/08 , G01N3/18 , G01N3/30 , G06F30/23 , G06F30/28 , G06F30/17 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F119/14 , G06F119/08 , G06F113/08
Abstract: 本发明提供了温度与机械变形累积对换流变抗短路性能影响检测方法，属于换流变压器抗短路技术领域，通过精密的实验和数据分析，深入研究换流变压器在不同温度和动态力载荷条件下的力学响应特性。首先获取材料特性参数，并在动态力学拉力压力机上进行温度和力学载荷试验，使用三维激光扫描仪、温度传感器、位移传感器和高速摄像系统等先进设备，详细记录换流变压器构件的温度场分布、力学响应、残余变形和绝缘距离变化。通过有限元分析和数据处理，建立温度与机械变形累积作用下的动力学特征数据库，并运用机器学习技术训练关联模型，解决了现有技术缺乏能够综合评估温度‑机械变形‑电气性能相互作用的检测方法的问题。
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公开(公告)号：CN119939527A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510010625.4
申请日：2025-01-03
Applicant: 太原理工大学
Abstract: 本发明属于液压支架立柱表面激光熔覆技术领域，具体是一种基于大数据的液压支架激光熔覆工艺参数优化方法。包括S1收集来自不同煤矿、不同工况下液压支架激光熔覆的历史数据，历史数据包括工艺参数和对应的涂层性能；S2对收集到的历史数据进行清洗、去重和标准化；S3找出工艺参数与涂层性能之间的关联，提取关键的工艺特征和性能特征，构建特征向量；S4基于提取的特征向量，使用神经网络，构建工艺参数与涂层性能之间的预测模型；S5：根据构建的预测模型，对激光熔覆工艺参数进行优化；S6：将优化后的激光熔覆工艺参数应用于实际生产中。本发明实现了熔覆过程的自动化和智能化,满足了不同厂家的个性化需求,提高了熔覆层的结合性能。
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公开(公告)号：CN119939463A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510011009.0
申请日：2025-01-03
Applicant: 广州航海学院
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06N3/0499 , G06N3/0455 , G06N3/084 , H04B1/7097 , G06N3/048
Abstract: 本申请涉及无线通信技术领域，具体涉及一种基于全连接神经网络的抗噪通信方法及装置。其中，方法包括：在信号发出前，基于编码序列对目标信息进行编码，得到目标信号并发出；所述编码序列包括不同的若干等长序列；所述编码序列与所述目标信息中各类符号一一对应；在信号发出后，接收所述目标信号并通过全连接神经网络解码，得到所述目标信息；所述全连接网络以所述目标信号为输入，以所述目标信息为输出；所述全连接神经网络的隐藏层包括多个用于解码的全连接层；所述方法通过神经网络解码噪声干扰后的传输信号，有效避免了传输信号受大噪声干扰导致的误码率增大的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119939341A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510014157.8
申请日：2025-01-06
Applicant: 天津中德应用技术大学
IPC: G06F18/241 , G06N3/0499 , G06N3/086 , G06N3/126 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G01M15/04
Abstract: 本发明提供了一种航空发动机燃烧室故障诊断方法，首先用小波包分析技术做信号处理，选取db3小波函数，用硬阈值小波包降噪的方法将信号降噪，然后进行小波包分解与重构，以提取信号的能量特征向量，并将得到的特征向量作为神经网络的输入；设计GA+BP算法，将遗传算法与神经网络相结合；GA对BP神经网络做前期优化，确定出最佳网络结构及该结构对应的初始权值、阈值和网络的学习速率；然后，构造具有最佳结构和参数的神经网络来进行故障诊断。GA+BP神经网络比BP神经网络的工作量少，且克服了陷入局部极小的缺点，有更好的训练性能；GA+BP神经网络的故障诊断准确率高于BP神经网络。
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公开(公告)号：CN119939310A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510010305.9
申请日：2025-01-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06Q40/04
Abstract: 本发明公开了一种基于语义模体差异化的以太坊交易用户分类方法、系统、介质及程序产品。本发明提出了基于语义模体差异化的以太坊交易用户分类模型EPSD‑motif，其中包括交易数据采集与处理装置、交易网络构建装置、语义模体构建装置、基于模体特征的子图采样装置、特征提取和分类装置。本方法在获取公开以太坊交易数据和标签数据集之后，获取了钓鱼用户节点、普通用户节点和ICO钱包节点的二阶交易数据，并对交易特征进行量化分析；利用语义特征构建模体，并根据模体频率分布构建节点角色；采用交易语义特征进行子图采样，通过模型获取结构特征；结合结构特征和交易特征，利用MLP进行结果分类。本方法有效提升了以太坊交易用户分类方法的准确性和可解释性。
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公开(公告)号：CN119937008A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510101039.0
申请日：2025-01-22
Applicant: 中海石油(中国)有限公司 , 中海石油(中国)有限公司北京研究中心
IPC: G01V1/30 , G06Q10/04 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06F17/11 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/096 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种密度属性的地震预测方法，包括：正演饱和流体岩石的纵波速度、横波速度和密度曲线；利用研究区岩石骨架的体积模量和密度参数，继续正演模拟生成大量不同伪井的纵波速度、横波速度和密度曲线，在Zoeppritz方程指导下生成合成叠前地震道集；利用不同伪井的纵波速度、横波速度和密度曲线和合成叠前地震道集进行卷积神经网络训练，得到训练后的卷积神经网络模型；将卷积神经网络模型应用到实际井和道集，对训练后的卷积神经网络模型进行修正，采用修正后的卷积神经网络模型应用实际道集进行密度属性预测。本发明通过基于岩石物理模型样本扩充的深度学习方法进行密度属性预测，解决中深层条件下现有技术常规弹性参数无法识别有效储层的问题。
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公开(公告)号：CN119935930A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510431525.9
申请日：2025-04-08
Applicant: 安徽新宇环保科技股份有限公司
IPC: G01N21/31 , G16C20/30 , G16C20/70 , G06N3/0499 , G06F18/10 , G06F18/2135 , G06F18/241
Abstract: 本发明涉及水环境监测领域，公开了一种基于SSGP‑MLP协同增效的全光谱水质分析系统及方法，该系统包括监测模块、全光谱数据采集模块、全光谱预处理模块和水质智能解析模块，监测模块在自然水体设置管控点及监测设备；采集模块接收光强数据，计算吸光度并保存；预处理模块利用SSGP框架，通过多种算法对吸光度数据处理，保留高关联度波长吸光度并降维；解析模块采用基于MLP算法的模型预测水质指标浓度，该方法基于此系统，先采集处理数据，再预处理，最后预测浓度，与传统方法相比，本发明提高了基于光谱学的地表水水质在线监测的准确度，降低了监测成本，避免设备故障误判，提升了模型性能，促进了相关技术的产业化应用。
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公开(公告)号：CN119933687A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510436993.5
申请日：2025-04-09
Applicant: 贵州省质安交通工程监控检测中心有限责任公司 , 长沙理工大学
IPC: E21B49/00 , G06N3/0499 , G06N3/084 , E21B44/00
Abstract: 本发明涉及边坡防护技术领域，特别涉及一种边坡锚杆锚固深度随钻检测装置及检测方法，包括杆体，所述杆体设置在钻头和钻杆之间，所述杆体中部设有安装腔，所述安装腔内设有传感器组、数据传输模块、电源、数据处理模块和智能决策系统，本发明通过在钻进时同步分析各项钻进参数的变化及特征，利用前馈神经网络建立随钻参数和地层信息之间的识别模型，实现钻孔区域地层信息的智能判识，结合数据库系统实现锚杆锚固深度计算机自主决策，并实时上传至反馈APP，从而自动实时识别钻进区域的地层岩性及地质结构信息，根据智能决策系统对当前钻孔实际的地层情况进行分析，重新评估和设计锚杆的锚固深度，确保锚固区域的地层条件满足要求。
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