公开(公告)号：CN119989961A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202411806429.X

申请日：2024-12-10

Applicant: 东南大学 ,  广州城投综合能源投资经营管理有限公司

Inventor： 张中文 ,  李一帆 ,  陈永初 ,  赵辉 ,  刘向辉

IPC: G06F30/28 ,  G06F30/27 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0985 ,  G06N7/01 ,  G06F18/21 ,  G06F18/214 ,  G06N5/04 ,  G06F113/08 ,  G06F111/10 ,  G06F111/08 ,  G06F119/14 ,  G06F119/12

Abstract: 本发明公开了一种基于模态识别和贝叶斯算法的综合管廊火灾定位方法，首先，对于空间场景确定综合管廊灾害情况，基于计算流体力学方法建立综合管廊火灾数值计算模型；其次，基于时间切片数据构建的物理场模态降阶模型，实现火灾时综合管廊内的温度、二氧化碳、一氧化碳等物理信息的非线性模态识别；再次，利用基于物理信息驱动的神经网络对温度、二氧化碳、一氧化碳等物理信息的特征进行非线性模态特征识别；最后，基于贝叶斯推理算法方法进行火灾位置快速定位。本发明融合了机器学习理论，提高了模型的准确性、可解释性和时效性。对于综合管廊火灾的快速预测和灾源定位具有重要的实际应用价值，尤其是在紧急情况下能够快速响应，为灾害管理提供支持。

公开(公告)号：CN115688908A

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202211192735.X

申请日：2022-09-28

Applicant: 东南大学

Inventor： 李传佑 ,  李一帆 ,  胡浣云

IPC: G06N3/082 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06N3/084 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种兼顾检测效率和精度的面向合成孔径雷达图像舰船目标检测任务的可微神经网络搜索与训练方法。该方法在SAR图像数据集上进行可微神经网络架构搜索，即在预设的包含有多种不同卷积和池化操作的搜索空间上，利用可微架构搜索对超级网络进行优化，以得到满足目标任务约束的神经网络模型，并对模型进行完备训练。通过改造可微架构搜索，不仅在可微架构搜索过程中集成了通道剪枝技术和模型剪枝技术，还创建新的混合损失函数，将交叉熵损失和模型计算量结合起来。本发明在舰船目标的目标检测任务上能自动化生成轻量级神经网络模型，在模型效率和检测精度上同时具有优异表现。

公开(公告)号：CN112365061A

公开(公告)日：2021-02-12

申请号：CN202011270691.9

申请日：2020-11-13

Applicant: 浙江电力交易中心有限公司 ,  中国电力科学研究院有限公司 ,  东南大学

Inventor： 张燕 ,  刘强 ,  施航 ,  孙瑜 ,  朱军波 ,  冷兆立 ,  吴晶莹 ,  林烨 ,  李一帆 ,  周翔 ,  田伟 ,  曹阳 ,  严春华 ,  陈慷 ,  蔡昀峰 ,  陈涛 ,  高赐威

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开基于MMI技术、FCRBM模型和GWDO算法的电力负荷短期预测方法，所述预测方法包括以下步骤：基于MMI的数据预处理和特征值选择模块，具体包括：MI技术分析和MMI技术分析；基于FCRBM的训练和预测模块；基于GWDO算法的优化模块。本发明预测方法采用改进互信息技术对数据进行预处理与特征值选择，然后使用分解式条件限制玻尔兹曼机训练模型，最后使用遗传风驱动优化算法进行优化，有利于提高收敛速度，提高预测精度；实现了以相对较高的收敛速度对日前到提前一周的电力负荷进行高质量预测，用于对智能电网的辅助决策。