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公开(公告)号：CN118824532B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202410709742.5
申请日：2024-06-03
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 矿业大学(北京)内蒙古研究院
IPC: G16H50/30 , G06Q10/0635 , G06N20/00
Abstract: 本申请涉及冷风险预测技术领域，提供了一种基于深度学习的个性化冷风险预测评估方法及系统。该方法包括：对接收的目标个体的特征参数及目标个体所处位置的环境参数依次进行数据清洗、格式化；基于预先构建的热调节模型，对目标个体的皮肤温度进行初步预测，并根据初步预测结果和格式化后的特征参数，确定热调节模型中需进行关键参数调整的目标区段；其中，关键参数包括：代谢率、调定点温度、热容中的一个或多个；基于深度学习算法，根据格式化后的数据对目标区段的关键参数进行循环调整；基于关键参数调整后的热调节模型，对目标个体的皮肤温度进行二次预测，并根据二次预测结果确定目标个体的冷应激风险，并反馈至目标个体。
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公开(公告)号：CN118824532A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410709742.5
申请日：2024-06-03
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 矿业大学(北京)内蒙古研究院
IPC: G16H50/30 , G06Q10/0635 , G06N20/00
Abstract: 本申请涉及冷风险预测技术领域，提供了一种基于深度学习的个性化冷风险预测评估方法及系统。该方法包括：对接收的目标个体的特征参数及目标个体所处位置的环境参数依次进行数据清洗、格式化；基于预先构建的热调节模型，对目标个体的皮肤温度进行初步预测，并根据初步预测结果和格式化后的特征参数，确定热调节模型中需进行关键参数调整的目标区段；其中，关键参数包括：代谢率、调定点温度、热容中的一个或多个；基于深度学习算法，根据格式化后的数据对目标区段的关键参数进行循环调整；基于关键参数调整后的热调节模型，对目标个体的皮肤温度进行二次预测，并根据二次预测结果确定目标个体的冷应激风险，并反馈至目标个体。
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公开(公告)号：CN118228890B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410607986.2
申请日：2024-05-16
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 矿业大学(北京)内蒙古研究院
IPC: G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06Q10/0635 , G06Q10/067 , G06Q50/26
Abstract: 本申请涉及公共安全技术领域，提供了一种基于加权RF‑BiLSTM的公共场所人员健康风险预测方法及系统。该方法包括：对获取的多源异构数据进行数据融合及特征工程处理，以建立适用于不同时间尺度的公共场所的健康风险数据库；基于加权随机森林方法，对健康风险数据库中的环境风险指标进行特征选择，得到降维特征集；基于深度学习框架，根据不同时间尺度的降维特征集中的环境风险指标对应的时序数据以及健康风险数据库中包含的统计特征，构建基于加权RF的双向长短期记忆网络的不同的预测时间尺度的公共场所人员健康风险评估预警模型，对人员健康风险的不同待预测时刻进行预测，以得到对公共场所内的人员生理参数不同时间尺度的预测结果。
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公开(公告)号：CN118228890A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410607986.2
申请日：2024-05-16
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 矿业大学(北京)内蒙古研究院
IPC: G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06Q10/0635 , G06Q10/067 , G06Q50/26
Abstract: 本申请涉及公共安全技术领域，提供了一种基于加权RF‑BiLSTM的公共场所人员健康风险预测方法及系统。该方法包括：对获取的多源异构数据进行数据融合及特征工程处理，以建立适用于不同时间尺度的公共场所的健康风险数据库；基于加权随机森林方法，对健康风险数据库中的环境风险指标进行特征选择，得到降维特征集；基于深度学习框架，根据不同时间尺度的降维特征集中的环境风险指标对应的时序数据以及健康风险数据库中包含的统计特征，构建基于加权RF的双向长短期记忆网络的不同的预测时间尺度的公共场所人员健康风险评估预警模型，对人员健康风险的不同待预测时刻进行预测，以得到对公共场所内的人员生理参数不同时间尺度的预测结果。
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公开(公告)号：CN120030912A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510486979.6
申请日：2025-04-18
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 国网上海市电力公司
IPC: G06F30/27 , G06F30/18 , G06F18/22 , G06F18/2415 , G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06F111/08 , G06F119/02
Abstract: 本申请涉及城市建设技术领域，提供了一种基于高阶网络模型的城市基础设施级联故障分析方法。该方法中，构建城市基础设施系统的多层网络模型，并采用单纯复型结构对多层网络模型中多个网络节点之间的相互作用进行表征，得到城市基础设施系统的高阶网络模型；然后，设置高阶网络模型的节点故障机制和区域故障机制，并在预设级联失效情境下对高阶网络模型进行级联故障模拟；最后，基于定义的高阶网络模型的级联故障的网络综合因子，根据级联故障模拟结果，识别高阶网络模型中的高风险节点，以对高风险节点对应的城市基础设施系统的弹性进行提升。籍以，更有效地识别城市基础设施的高风险节点，提升城市基础设施系统的弹性抗风险能力提供支撑和依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119129436B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411604916.8
申请日：2024-11-12
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G06F30/27 , G06F30/25 , G06F30/28 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06F113/08
Abstract: 本申请涉及应急处理技术领域，提供了一种基于改进格子玻尔兹曼的输气管道泄漏降维预测方法及系统。该方法通过对输气管道泄漏进行泄漏模拟得到的流场模拟数据，对流场预测模型进行训练；并根据输气管道泄漏时甲烷浓度时序矩阵对泄漏时的甲烷浓度场进行预测。籍以，通过改进的格子玻尔兹曼方法对输气管道泄漏进行泄漏模拟，高效生成输气管道泄漏场景的三维流场数据对流场预测模型进行训练，提高计算效率的同时，极大的降低在模型训练数据集的生成上所消耗的时间；并通过流场预测模型实现输气管道泄漏场景的实时正向预测，大幅提高泄漏预测的效率和准确性，为迅速应对、管理输气管道泄漏等突发事故提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN116405651B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310679888.5
申请日：2023-06-09
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: H04N13/111 , H04N5/265 , H04N7/18 , G06T17/00 , G06T7/246 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V40/10
Abstract: 本申请提供了一种多路摄像机跨视域行人数据生成方法和系统，属于图像通信领域。该方法包括：基于构建的目标建筑的建筑模拟仿真场景，对目标对象在目标建筑内的运动过程进行模拟，在建筑模拟仿真场景中获取目标对象的实时运动轨迹，以建立行人时空轨迹库；将行人时空轨迹库中的实时运动轨迹随机分配给构建的多个3D行人模型；基于构建的目标建筑的建筑虚拟现实场景中设定的多路无重叠摄像机，根据3D行人模型在不同时刻按照分配的实时运动轨迹在建筑虚拟现实场景中的运动，生成3D行人模型在建筑虚拟现实场景中运动的跨视域多路视频数据；根据跨视域多路视频数据，对3D行人模型进行自动标注，获取3D行人模型的源域数据。
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公开(公告)号：CN116405651A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310679888.5
申请日：2023-06-09
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: H04N13/111 , H04N5/265 , H04N7/18 , G06T17/00 , G06T7/246 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V40/10
Abstract: 本申请提供了一种多路摄像机跨视域行人数据生成方法和系统，属于图像通信领域。该方法包括：基于构建的目标建筑的建筑模拟仿真场景，对目标对象在目标建筑内的运动过程进行模拟，在建筑模拟仿真场景中获取目标对象的实时运动轨迹，以建立行人时空轨迹库；将行人时空轨迹库中的实时运动轨迹随机分配给构建的多个3D行人模型；基于构建的目标建筑的建筑虚拟现实场景中设定的多路无重叠摄像机，根据3D行人模型在不同时刻按照分配的实时运动轨迹在建筑虚拟现实场景中的运动，生成3D行人模型在建筑虚拟现实场景中运动的跨视域多路视频数据；根据跨视域多路视频数据，对3D行人模型进行自动标注，获取3D行人模型的源域数据。
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公开(公告)号：CN116124737A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310383836.3
申请日：2023-04-12
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本申请提供一种基于TDLAS的锂电池热失控多组分在线分析系统和方法。该系统中，燃烧实验舱为腔体结构，且设置有连通腔体的进气口和抽气口，舱壁上对称布置有两个光学窗口，光学窗口安装有玻璃实验窗；燃烧实验舱的舱体内设置有加热装置，加热装置中放置待测试锂电池，并能够对待测试锂电池进行自动加热；TDLAS测试仪位于燃烧实验舱的外侧，包括：激光发射端和激光接收端，激光发射端和激光接收端分别正对燃烧实验舱的舱壁上对称布置的两个光学窗口；抽气单元与抽气口连通，用于将燃烧实验舱内抽真空至预设压强；进气单元与进气口连通，用于在燃烧实验舱内抽真空至预设压强后，向燃烧实验舱内充入惰性气体至标准大气压。
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公开(公告)号：CN115375201A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211301517.5
申请日：2022-10-24
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本申请涉及管廊风险评估技术领域，具体提供了一种城市地下综合管廊多灾种演化动态风险评估方法和系统，包括：构建城市地下综合管廊多灾种演化的静态结构模型；建立静态结构模型中的第一规则和第二规则；基于第一规则和第二规则，对静态结构模型进行多灾种事故演化，生成城市地下综合管廊的多灾种演化动态结果；根据城市地下综合管廊多灾种演化动态结果，生成城市地下综合管廊的多灾种动态风险地图，进而，为城市地下管廊关键风险源的精准管控提供支撑，为城市地下管廊规划设计、日常运维与应急决策提供定量化参考，对保障城市生命线系统的良好运行具有重要意义。
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