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公开(公告)号：CN112816211A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202011632761.0
申请日：2020-12-31
Applicant: 无锡东研信科科技研发有限公司 , 东北大学无锡研究院 , 无锡东研智能科研有限公司
IPC: G01M13/023 , G06N3/00 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于PSO‑BP算法的带式输送机故障诊断的方法，属于计算机应用技术领域，包括以下步骤：获取待检测的带式输送机检测传感器变量的样本数据、以及故障种类的标签数据，建立基于粒子群算法优化BP神经网络的带式输送机故障诊断模型，针对五种故障建立故障诊断模型，对纵向撕裂、打滑、跑偏、堆料、轴承故障进行预测，并对模型分别进行训练和仿真。为科学指导带式输送机故障诊断提供理论依据。对实现监测带式输送机运行，进而对保障人身及设备的安全具有重要指导意义。
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公开(公告)号：CN114646262A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210295081.7
申请日：2022-03-23
Applicant: 东北大学 , 湖南东长智能技术有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于二维激光扫描仪的散料场料堆建模方法，包括以下步骤：步骤1、将二维激光扫描仪安装在斗轮堆取料机上；步骤2、设置斗轮堆取料机走行的起始位置和结束位置，然后启动斗轮堆取料机，并借助于二维激光扫描仪对料场中对应的料堆进行扫描；步骤3、主机系统建立与二维激光扫描仪的TCP/IP通讯连接，用以获取二维激光扫描仪的料堆扫描数据，并完成解析料堆扫描数据；步骤4、主机系统建立与斗轮堆取料机走行、回转和俯仰机构PLC的OPC通讯，用以获取斗轮堆取料机实时运行的数据。本发明提供的方法将二维扫描仪与斗轮堆取料机运动相结合，对料场料堆进行扫描，生成三维点云数据，进而实现料场料堆数字模型建设。
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公开(公告)号：CN110846533A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911043890.3
申请日：2019-10-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明的一种基于亚快速凝固的Cu-Ni-Si合金薄带的制备方法，步骤为：按设计成分冶炼Cu-Ni-Si合金熔体后，浇入中间包，控制过热度，通过中间包浇入双辊薄带铸轧机进行连铸，铸带出辊后冷却制成0.5～5.0mm厚铸带，经短时固溶后进行多道次冷轧，获得冷轧薄带，经时效处理获得合金薄带。由于熔融金属直接就可形成近终形薄带，该方法可省去传统工艺中均匀化退火热轧等工艺，缩短流程，亚快速凝固细化铸带初始凝固组织，促使晶界趋向于特殊Σ3大角度晶界发展，同时提高Si在Cu基体中过饱和固溶度，有效抑制Ni和Si偏析，同时时效后抗拉强度≥700MPa，导电率≥25％IACS，在节能减排、简化工艺和降低生产成本基础上，最终获得综合性能优良薄带。
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公开(公告)号：CN109165793A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201811072418.8
申请日：2018-09-14
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于PSO-ELM算法的混匀矿烧结基础特性预报方法，涉及计算机技术领域。本发明包括以下步骤：步骤1：获取待检测的混匀矿样本数据，样本数据分为训练集和测试集，所述混匀矿样本数据包括化学成分、烧损及其烧结基础特性；步骤2：建立混匀矿烧结基础特性预报模型；步骤3：通过测试集的数据对混匀矿烧结基础特性预报模型进行验证。本发明采用具有最优权重矩阵、最优偏置向量粒子群算法优化的极限学习机神经网络对混匀矿化学成分以及烧损进行处理，得到的混匀矿样品的烧结基础特性精度较高且该方法效率高、成本低。
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公开(公告)号：CN113505225A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110773764.4
申请日：2021-07-08
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多层注意力机制的小样本医疗关系分类方法，涉及关系分类技术领域。该方法包括：基于神经网络构建关系分类模型，包括词嵌入层、两个位置嵌入层、编码层和全连接层，其输入为支持集和查询集中的句子，输出为查询集中的句子所属的关系类别；获取公开关系抽取数据集，设置训练次数，利用所述关系抽取数据集的训练集训练所述关系分类模型，每次训练所述关系分类模型时所需要的支持集和查询集从所述训练集中随机抽取；对于包含任意N个关系的支持集和其包含的句子属于该N个关系的查询集，利用训练好的关系分类模型预测查询集中的句子属于支持集中的关系类别。从不同方面降低了噪声对模型准确率的影响，更准确地挖掘实体之间的关系。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113160899A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202011630373.9
申请日：2020-12-31
Applicant: 无锡东研信科科技研发有限公司 , 无锡东研智能科研有限公司 , 东北大学无锡研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于NSGA‑II算法的炼铁烧结配料多目标优化方法，属于计算机应用技术领域，其步骤为：将含铁粉料、燃料和熔剂的配比结果定义为决策变量，并确定其约束条件；根据烧结矿的生铁成本、烧结成本、高炉焦比等6个不同的指标构建多目标优化模型；采用多目标进化算法NSGA‑II对优化模型进行求解，采用多种计算，使得解更广泛均匀的逼近Pareto最优前沿，最终输出烧结配料配比的最优解集。所述的算法较成熟、稳健，无论对于理论测试函数，还是实际生产问题，均表现出较强的寻优能力。
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公开(公告)号：CN117556820A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311585276.6
申请日：2023-11-24
Applicant: 东北大学
IPC: G06F40/295 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/771
Abstract: 本发明提供一种基于场景图的多模态医疗命名实体识别方法，首先分别为文本和图像生成场景图，然后计算两个场景图之间的相似程度，并将计算得到的相似度用于筛选图像中检测出来的实体，过滤掉图像中那些没用的信息；其次，通过文本和图像的融合来更新每个单词的特征表示，并用CRF预测实体类型，通过被筛选过的视觉信息来作为文本的提示可以有效降低模型对图像中不相关对象的理解偏差。本发明方法可以从更细粒度的层次衡量文本和图像之间的相似程度并且可以有效的筛选图片中有用的图像信息，应用在多模态医疗系统上可以更好的利用图像信息，从而更准确地识别文本中的实体。
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公开(公告)号：CN113505225B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202110773764.4
申请日：2021-07-08
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06F18/2411 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G16H40/00
Abstract: 本发明提供了一种基于多层注意力机制的小样本医疗关系分类方法，涉及关系分类技术领域。该方法包括：基于神经网络构建关系分类模型，包括词嵌入层、两个位置嵌入层、编码层和全连接层，其输入为支持集和查询集中的句子，输出为查询集中的句子所属的关系类别；获取公开关系抽取数据集，设置训练次数，利用所述关系抽取数据集的训练集训练所述关系分类模型，每次训练所述关系分类模型时所需要的支持集和查询集从所述训练集中随机抽取；对于包含任意N个关系的支持集和其包含的句子属于该N个关系的查询集，利用训练好的关系分类模型预测查询集中的句子属于支持集中的关系类别。从不同方面降低了噪声对模型准确率的影响，更准确地挖掘实体之间的关系。
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公开(公告)号：CN112992284A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202011630359.9
申请日：2020-12-31
Applicant: 无锡东研信科科技研发有限公司 , 东北大学无锡研究院 , 无锡东研智能科技有限公司
Abstract: 一种基于PSO‑ELM算法的烧结矿质量预报方法，属于计算机应用技术领域，其特征是包括以下步骤：通过在烧结现场采集大量的数据，建立基于PSO‑ELM神经网络的烧结矿质量预报模型，选用烧结混合料作为输入，以TFe、CaO、SiO2作为输出，采用灰色关联方法对上述数据和预测参数进行分析，并对模型分别进行训练和仿真。该预报模型为科学指导烧结配矿提供了理论依据。依据本方法可实现优化配矿，为生产出高质量、高产量的烧结矿提供参考。
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公开(公告)号：CN103942918A
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201410181722.1
申请日：2014-04-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明一种社区居民远程监护与紧急救援监控装置及方法，属于互联网信息技术领域，本发明中用户可以通过手机端发送报警信号至监控中心，监控中心收到信号后可以对报警信息做出处理，其不仅可以减少监控中心的人为失误，也能更大限度的保护社区用户的安全；监控中心可以得到社区报警用户的详细位置信息，不仅避免了社区监控中出现死角的问题，同时能够让安保人员第一时间赶到现场；监控中心可以得到社区报警用户的手机视频信息；安保人员可以根据用户手机摄像头拍摄的具体周围环境来进一步判断用户的所在位置，从而进一步保护社区用户的安全；监控中心可以在接收到报警信号的第一时间发送短信通知其家人。
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