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公开(公告)号：CN108733705A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201710261885.4
申请日：2017-04-20
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本申请公开了一种高效用序列模式挖掘方法及装置，根据序列数据库中包含的各事务，获取满足设定条件的候选序列模式集合；针对每一所述候选序列模式，确定所述候选序列模式在所述序列数据库中的效用值；将所述效用值不低于自身所对应的效用阀值的候选序列模式，确定为挖掘结果，其中，候选序列模式对应的效用阀值为该候选序列模式所包含各项目中，效用阀值最低的项目的效用阀值，序列数据库中每一项目的效用阀值由用户预先设定。本申请可以由用户根据需要对不同项目设置不同的效用阀值，基于此从序列数据库中挖掘效用值不低于自身对应的效用阀值的序列模式，在挖掘高效用模式的基础上，能够实现个性化挖掘，满足不同应用场景的需求。
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公开(公告)号：CN107870956A
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201610866557.2
申请日：2016-09-28
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 哈尔滨工业大学深圳研究生院
CPC classification number: G06F17/30539 , G06Q30/0631
Abstract: 本发明实施例提供一种高效用项集挖掘方法、装置及数据处理设备，该方法包括：确定事务数据库中各项集对应的项集效用值；根据预定义的最低效用阈值表，确定各项集对应的项集最低效用阈值；预定义的最低效用阈值表记录有各数据项对应的最低效用阈值，一个项集对应的项集最低效用阈值表示的是，该项集包含的数据项所对应的最低效用阈值中的最小最低效用阈值。将各项集的项集效用值与对应的项集最低效用阈值进行比对，根据比对结果确定高效用项集，其中，高效用项集的项集效用值不小于对应的项集最低效用阈值。本发明实施例提高了高效用项集挖掘的准确性。
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公开(公告)号：CN102291080A
公开(公告)日：2011-12-21
申请号：CN201110191565.9
申请日：2011-07-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H02P21/14
Abstract: 基于自适应补偿的异步电机参数辨识方法，属于异步电机静止参数辨识技术领域。它解决了现有电机参数辨识方法的通用性差的问题。它首先对电机的每相定子电阻值进行辨识，然后采用单相交流法测试电机，重构出电机每相的参考输入电压，对重构出的电机每相的参考输入电压在一个电流周期内进行傅立叶变换，计算获得该电机每相的参考输入电压基波的实部和虚部；计算获得电机每相的参考输入电压与电机每相的实际输入电压之间的误差电压，并获得该误差电压基波的实部和虚部；计算获得电机每相的漏电感、转子电阻和互感。本发明适用于异步电机的参数辨识。
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公开(公告)号：CN101330273A
公开(公告)日：2008-12-24
申请号：CN200810064837.7
申请日：2008-07-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于有功电流分量的通用变频器自动提升转矩的方法，涉及变频器控制技术，它为了克服对通用变频器起动转矩，低频带负载能力的方法存在计算复杂、定子磁路易饱和进而导致过补偿的缺点而提出的，它通过下述步骤实现：根据当前运行频率，得到参考输出电压E1*和电压矢量旋转角θ1；根据电压矢量旋转角θ1和采样得到的逆变器输出电流iU和iW获得有功电流id，进而得到电压幅值补偿量Vb；SVPWM信号发生器根据所述参考输出电压E1*和电压幅值补偿量Vb相叠加得到的调整电压生成调制信号控制变频器。它的有益效果在于能根据负载的轻重自动地调节电压幅值补偿量的大小，达到自动提升转矩的目的，能明显改善通用变频器控制的感应电机的低速带载性能。广泛适应于现有通用变频器控制。
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公开(公告)号：CN116361633A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310377308.7
申请日：2023-04-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/213 , G01R31/00 , G06F18/25
Abstract: 本发明提供了一种智能故障检测方法、装置及存储介质，涉及电子设备技术领域，应用于复杂电子系统，其中方法包括：对测试目标施加激励信号以得到响应信号；将所述响应信号分段处理获得故障特征；将所述故障特征进行灰色关联处理得到状态指标；基于证据合成算法对所述状态指标进行融合处理得到检测指标；根据所述检测指标确定所述测试目标的检测结果。通过将激励信号层级划分，避免激励信号中不同层级之间的相互影响，提高了针对于复杂电子系统的诊断的准确性，并将多层信息复合处理成为融合的检测指标，减少了检测过程中针对测试目标的决策步骤，基于判断函数针对于单一检测指标的决策，加快了针对于复杂电子系统的检测速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113138130B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110435406.2
申请日：2021-04-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 超低温原位拉伸台及扫描电镜超低温原位拉伸测试系统，它涉及超低温力学性能测试领域。本发明解决了传统拉伸性能测试无法动态捕捉材料在超低温环境下裂纹萌生、扩展及颈缩和断裂的问题。本发明的低温制冷器安装在底板的制冷器预留方孔内，第一丝杠组件和第二丝杠组件并排设置在底板上方，且两端分别与两个侧板可转动连接，驱动装置安装在机架的一个侧板的外端面上，驱动装置的两个动力输出端分别与第一丝杠组件和第二丝杠组件连接；第一夹具组件安装在第一滑块固定组件靠近低温制冷器一侧的端面上，第二夹具组件安装在第二滑块固定组件靠近低温制冷器一侧的端面上。本发明用于动态捕捉材料在超低温环境下裂纹萌生、扩展及颈缩和断裂。
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公开(公告)号：CN114199153A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111302306.9
申请日：2021-11-04
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G01B11/16
Abstract: 本发明公开了一种采用新型光电传感器的桥梁形变监测系统，包括形变传感器、核心处理器、时间晶振模块、数据分析系统、网络传输模块和安全监控中心，形变传感器安装于桥梁下端面，形变传感器的信号输出端与核心处理器的信号输入端连接，核心处理器连接有时间晶振模块，核心处理器的数据输出端与数据分析系统连接，数据分析系统的数据输出端通过网络传输模块与安全监控中心连接。通过管道两端安装光电发射与接收装置构成新型传感器，从而监测桥梁的形变，采用管道式不会因空气质量、烟雾等导致光信号接收不稳定的情况，从而能够准确稳定的采集桥梁形变信号，并对形变信号进行分析，当数据异常时即使报警和通知监控中心，利于即使维护或解除危险。
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公开(公告)号：CN107870913B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN201610847309.3
申请日：2016-09-23
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本发明实施例提供一种有效时间的高期望权重项集挖掘方法、装置及处理设备，该方法包括：确定待处理项集所对应的至少一个目标事务；确定所述待处理项集在不确定数据库中的时间有效值；确定所述待处理项集的期望支持度；将所述待处理项集的期望支持度，和所述待处理项集的项集权重值相乘，确定所述待处理项集的期望权重支持度；如果所述待处理项集在不确定数据库中的时间有效值不小于，预定义的最低时间有效阈值，且所述待处理项集的期望权重支持度，不小于，预定义的最低期望权重阈值和不确定数据库中事务总数的乘积，则确定所述待处理项集为有效时间的高期望权重项集。本发明实施例实现了不确定数据库中有效时间的高期望权重项集的挖掘。
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公开(公告)号：CN107870956B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201610866557.2
申请日：2016-09-28
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06F16/2458 , G06Q30/06
Abstract: 本发明实施例提供一种高效用项集挖掘方法、装置及数据处理设备，该方法包括：确定事务数据库中各项集对应的项集效用值；根据预定义的最低效用阈值表，确定各项集对应的项集最低效用阈值；预定义的最低效用阈值表记录有各数据项对应的最低效用阈值，一个项集对应的项集最低效用阈值表示的是，该项集包含的数据项所对应的最低效用阈值中的最小最低效用阈值。将各项集的项集效用值与对应的项集最低效用阈值进行比对，根据比对结果确定高效用项集，其中，高效用项集的项集效用值不小于对应的项集最低效用阈值。本发明实施例提高了高效用项集挖掘的准确性。
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公开(公告)号：CN107870939B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201610856770.5
申请日：2016-09-27
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本申请公开了一种模式挖掘方法及装置，针对获取的候选模式集合，计算其在各事务中的效用值，对于效用值小于设定的效用阀值的事务进行删除，该部分事务的模式效用值过小，删除后可以减少挖掘计算时间，并根据删除后剩余的目标事务的时间属性，确定候选模式的周期值，在该周期值小于等于设定的周期阀值时，将候选模式确定为挖掘结果，保证了挖掘得到的模式的效用值在时间上分布均匀，更加便于精确决策。
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