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公开(公告)号：CN119150049A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411138528.5
申请日：2024-08-19
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F18/23 , G06F18/26 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种基于shapelet的时空数据协同演化模式挖掘方法及系统，涉及数据处理技术领域。所述方法包括：采集多元时空数据，构建多元时空数据集；从多元时空数据集中提取带有空间位置信息的时空shapelet；通过聚类算法对时空shapelet进行聚类及模式识别；根据两两时空shapelet模式间的时态关系，将时空协同演化模式分为三类；根据设定的垂直支持度阈值和水平支持度阈值，使用模式增长方式对三类时空协同演化模式进行挖掘，得到最终的时空协同演化模式集。本发明能够提高模式挖掘的合理性和有效性。所述系统包括数据采集模块、模式挖掘算法和监控APP，三个部分相互衔接，形成一个完整的体系，为相关领域的研究和发展提供了有益的借鉴。
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公开(公告)号：CN118332952A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410460976.0
申请日：2024-04-17
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种全尺寸烧结炉全流程烧结过程的模拟方法，包括：建立氢气热流模型，建立流体区域的几何模型，并设置氢气的材料属性，以及流体区域的边界条件；建立烧结炉热传导模型，定义关键部件的材料属性、组装部件、设置分析类型和边界条件、处理热辐射，对流和热传导传热、进行网格划分、提交计算和后处理；建立烧结坯热机耦合模型，将烧结炉热传导模型中的部件和属性拷贝到热机耦合模型，设置烧结坯的材料属性和相互作用属性，模拟烧结坯的演变过程。经过计算和后处理，得到烧结坯的形变，温度场、应力场和应变场。本发明的优点是：全面模拟烧结过程中的气体流动、温度分布和热变形等关键参数，为烧结工艺的优化和控制提供了重要参考。
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公开(公告)号：CN118277817A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410048852.1
申请日：2024-01-12
Applicant: 北京科技大学顺德创新学院
IPC: G06F18/2337 , G06F18/23213 , G06F18/213 , G06N20/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种智慧城市数据的多源域迁移学习子序列聚类方法及系统，所述方法包括：获取待处理的智慧城市数据集，针对多个源域和一个目标域，将智慧城市数据集中的时间序列数据分割为不同长度的子序列；对各个源域和目标域的子序列进行特征提取，得到子序列特征向量；采用FCM算法对各个源域的子序列特征向量进行聚类，得到各个源域的迁移知识；对FCM算法进行改进，基于多个源域的迁移知识，对目标域进行多源域转移学习子序列聚类；其中，通过计算目标域与各个源域之间的典型相关性系数来确定不同源域的迁移知识的权重。本发明能够提高智慧城市数据处理中目标域子序列聚类的准确性。
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公开(公告)号：CN117171543A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311026579.4
申请日：2023-08-15
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F18/213 , G08G1/01 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F123/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种时空数据预测方法及数据采集监控系统，所述方法包括：根据采集的时空数据，建立拓扑空间图，记录不同时刻拓扑空间图各节点的图信号序列；构建基于时空生成对抗网络的时空数据预测模型，以历史图信号序列作为训练集，对时空数据预测模型进行训练；时空生成对抗网络包括生成器和判别器，生成器用于建模时空数据中的时空依赖关系，判别器用于对时空生成对抗网络进行正则化；利用训练后的模型进行时空数据预测，得到未来预设时间步各节点的图信号序列。本发明在预测模型的目标函数中引入对抗损失，以建模数据中的不确定性，并通过对抗过程学习真实时空数据分布，强化预测模型学习数据表征的能力，从而缓解多步预测误差增长过快的问题。
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公开(公告)号：CN111694879B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202010439838.6
申请日：2020-05-22
Applicant: 北京科技大学
Inventor： 王玲
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28
Abstract: 本发明提供一种多元时间序列异常模式预测方法及数据采集监控装置；该方法包括：根据自然近邻原理，基于历史数据获取MMOD算法的最佳k值；对MMOD算法进行在线扩展，实现多元时间序列异常模式的在线识别；根据增量模糊自适应聚类算法实现多元时间序列子序列向观测序列的转换，并基于Baum‑Welch算法和所有观测序列构建隐马尔可夫模型，基于构建的隐马尔可夫模型实现多元时间序列异常模式的在线预测。本发明通过云平台的多元时间序列数据采集系统，更好地取得相关需要挖掘的数据，利用一种在线密度差异异常检测算法以及马尔可夫预测模型算法，能够实现多元时间序列的异常模式的实时预测。并构建了监控系统APP，便于实时监控。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114299723B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210139206.7
申请日：2022-02-15
Applicant: 北京科技大学
IPC: G08G1/01 , G06Q50/26 , G06Q10/04 , G06N7/00 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06K9/62 , G06V10/74 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种交通流量预测方法，属于智能交通领域。所述方法包括：获取训练集，所述训练集包括：周期数据和近期数据，其中，周期数据为以周为周期的历史交通数据，近期数据为近期时间段的历史交通数据；其中，所述交通数据包括：交通流量、交通速度和道路占有率；构建交通流量预测模型，将周期数据和近期数据作为交通流量预测模型的输入，训练所述交通流量预测模型，以预测未来时间段的交通流量；采集当前时刻的交通数据，将采集的当前时刻的交通数据输入训练好的交通流量预测模型，预测未来时间段的交通流量。采用本发明，能够提高城市交通流量预测值的精度。
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公开(公告)号：CN114299723A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202210139206.7
申请日：2022-02-15
Applicant: 北京科技大学
IPC: G08G1/01 , G06Q50/26 , G06Q10/04 , G06N7/00 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06K9/62 , G06V10/74 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种交通流量预测方法，属于智能交通领域。所述方法包括：获取训练集，所述训练集包括：周期数据和近期数据，其中，周期数据为以周为周期的历史交通数据，近期数据为近期时间段的历史交通数据；其中，所述交通数据包括：交通流量、交通速度和道路占有率；构建交通流量预测模型，将周期数据和近期数据作为交通流量预测模型的输入，训练所述交通流量预测模型，以预测未来时间段的交通流量；采集当前时刻的交通数据，将采集的当前时刻的交通数据输入训练好的交通流量预测模型，预测未来时间段的交通流量。采用本发明，能够提高城市交通流量预测值的精度。
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公开(公告)号：CN108268979B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN201810101213.1
申请日：2018-02-01
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06Q10/04 , G06F16/2458 , G06K9/62 , G06Q50/04
Abstract: 本发明提供一种基于演化模糊关联规则的中厚板质量预测方法，能够用拟合函数代替模糊关联规则的后件，使得模糊关联规则在实现了分类功能的基础上，也可以实现回归预测的功能。所述方法包括：获取轧钢数据对应的模糊关联规则，其中，所述轧钢数据为中厚板的轧钢数据；对模糊关联规则的后件进行学习，在模糊关联规则后件的基础上构建拟合函数；获取测试数据，判断测试数据与模糊关联规则是否匹配，若匹配，则使用所匹配规则产生的拟合函数进行预测，否则，则利用当前时刻所有模糊关联规则的拟合函数加权获得预测结果。本发明涉及数据挖掘技术领域。
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公开(公告)号：CN110885933B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201911118117.9
申请日：2019-11-15
Applicant: 北京科技大学
IPC: C22B15/00
Abstract: 一种底吹熔炼炉强化熔炼及改善熔体喷溅的方法，属于底吹熔炼炉技术领域。该方法包括：错流喷吹；错峰喷吹；错流喷吹和错峰喷吹两者结合使用。错流喷吹是保证每组相邻喷枪喷吹强度相同的条件下，通过改变喷枪位置，使相邻两股喷吹气流状态产生差异，达到缓解气流叠加、抑制喷溅、强化喷吹的目的；错峰喷吹是保证每组相邻喷枪位置相同的条件下，通过改变喷吹强度，使相邻两股喷吹气流状态产生差异，达到缓解气流叠加、抑制喷溅、强化喷吹的目的。采用本方法，可以使底吹炉内熔体搅动更加均匀，促进炉料反应完全，避免底吹熔炼产出的炉渣夹带金属和生料，改善熔体表面层的喷溅，以及减弱靠近喷枪的壁面所受冲刷应力过于集中的现象，进而可以提高底吹熔炼炉的产能。
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公开(公告)号：CN111694879A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010439838.6
申请日：2020-05-22
Applicant: 北京科技大学
Inventor： 王玲
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28
Abstract: 本发明提供一种多元时间序列异常模式预测方法及数据采集监控装置；该方法包括：根据自然近邻原理，基于历史数据获取MMOD算法的最佳k值；对MMOD算法进行在线扩展，实现多元时间序列异常模式的在线识别；根据增量模糊自适应聚类算法实现多元时间序列子序列向观测序列的转换，并基于Baum-Welch算法和所有观测序列构建隐马尔可夫模型，基于构建的隐马尔可夫模型实现多元时间序列异常模式的在线预测。本发明通过云平台的多元时间序列数据采集系统，更好地取得相关需要挖掘的数据，利用一种在线密度差异异常检测算法以及马尔可夫预测模型算法，能够实现多元时间序列的异常模式的实时预测。并构建了监控系统APP，便于实时监控。
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