核反应堆控制棒驱动机构用金属铠装绕组定子

    公开(公告)号:CN205429902U

    公开(公告)日:2016-08-03

    申请号:CN201520877899.5

    申请日:2015-11-05

    Abstract: 本实用新型属于反应堆控制棒驱动机构设计技术,具体公开了核反应堆控制棒驱动机构用金属铠装绕组定子。包括定子铁芯和定子绕组,所述的定子铁芯由同轴装配的内磁轭和外磁轭组成,外磁轭设在内磁轭外部,定子绕组设在内磁轭上;所述的定子绕组由若干个单相绕组组成,所述单相绕组采用金属铠装绕组线,所述金属铠装绕组线包括中心的芯线和芯线外的铠装金属层,所述铠装金属层和芯线外壁之间的间隙填充无机矿物绝缘材料。采用了填充无机矿物绝缘材料的金属铠装绕组线一次性绕制形成单相绕组,提升了绕组的防潮能力和耐温性能,使得定子能够直接浸泡在高温高压的冷却剂之中,适用于一体化反应堆中的内置式控制棒驱动机构。

    基于联邦学习的多粒度事件预警动态知识图谱嵌入模型构造方法

    公开(公告)号:CN115062159B

    公开(公告)日:2024-05-24

    申请号:CN202210666541.2

    申请日:2022-06-13

    Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习的多粒度动态知识图谱嵌入模型构造方法,包括步骤:客户端对多粒度动态知识图谱嵌入模型进行本地训练;多个完成本地多轮训练多粒度动态知识图谱嵌入模型的客户端,将模型的卷积核集合和权重向量上传到服务器,服务器按照平均聚合规则(或者多粒度聚合规则)更新卷积核集合和权重向量,之后下传到每个客户端;重复执行上述步骤多轮后,得到全局多粒度动态知识图谱嵌入模型。本发明关注不同时间粒度的信息与事实三元组的关联性,提高了动态知识图谱嵌入模型中事实三元组表征的准确性。联邦学习使用多粒度聚合规则时,提高了动态知识图谱嵌入模型的通信效率,降低了冗余信息。

    一种基于多时间粒度的知识动态演化的城市地铁流量预测方法

    公开(公告)号:CN114117064B

    公开(公告)日:2023-05-26

    申请号:CN202111337540.5

    申请日:2021-11-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于多时间粒度的知识动态演化方法及应用。知识动态演化方法,首先将构建知识库中的知识四元组,然后将每个知识四元组向量化并拆分为三元组对应向量和时间向量,接着利用卷积网络对三元组对应向量进行初始化表征,并对时间向量进行粒度统一;然后将粒度统一的时间向量嵌入到三元组对应的表征向量中,并将其输入到三元组表征方法中进行表征;最后进行知识四元组挖掘,结合所有实体表征信息和周期性的历史实体表征信息来构建回归模型,预测未来多个时间步的实体,实现知识四元组的动态演化。基于多时间粒度的知识动态演化方法,融合多个时间粒度的知识进行表征,可以提高模型的表征能力,更好地预测未来时刻的实体。

    一种基于多时间粒度的知识动态演化方法及应用

    公开(公告)号:CN114117064A

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202111337540.5

    申请日:2021-11-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于多时间粒度的知识动态演化方法及应用。知识动态演化方法,首先将构建知识库中的知识四元组,然后将每个知识四元组向量化并拆分为三元组对应向量和时间向量,接着利用卷积网络对三元组对应向量进行初始化表征,并对时间向量进行粒度统一;然后将粒度统一的时间向量嵌入到三元组对应的表征向量中,并将其输入到三元组表征方法中进行表征;最后进行知识四元组挖掘,结合所有实体表征信息和周期性的历史实体表征信息来构建回归模型,预测未来多个时间步的实体,实现知识四元组的动态演化。基于多时间粒度的知识动态演化方法,融合多个时间粒度的知识进行表征,可以提高模型的表征能力,更好地预测未来时刻的实体。

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