公开(公告)号：CN118839352A

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202410837297.0

申请日：2024-06-26

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 袁彤彤 ,  金健 ,  刘伟 ,  杨顺 ,  刘波

IPC: G06F21/60 ,  G06F21/62 ,  G06F21/64 ,  G06F30/20 ,  G06F30/28 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14

Abstract: 一种面向不同类型工业仿真软件的数据标识算法涉及工业仿真建模数据标识领域。工业仿真技术在产品生命周期中发挥着重要作用，但传统的数据集标识方法存在唯一性和规范性不足，数据安全性低的问题。本发明选取流体力学仿真的OpenFOAM、ANSYS FLUENT等五种不同的主流工业仿真软件作为数据来源，通过设定规范的数据集字段信息，构建生成唯一数据标识算法，并采用多级加密技术来提高数据安全性。通过本发明，可以确保数据集的唯一性和规范性，提高数据的检索效率和安全性。本发明使用构建的数据集微调出在工业仿真建模数据集标识场景下的大模型。本发明适用于工业仿真平台，有助于实现高效、安全和可靠的数据管理。

公开(公告)号：CN116306882A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310199854.6

申请日：2023-03-05

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 刘波 ,  杨顺 ,  袁彤彤

IPC: G06N3/082 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/098

Abstract: 本发明涉及一种基于Shapley值的深度神经网络滤波器剪枝方法，包括以下步骤：选择原始网络模型，准备数据集，划分为训练集和测试集，固定模型参数，通过数据集训练出未剪枝的初始模型；将部分训练集输入初始模型，计算出每个滤波器的Shapley值；设置剪枝比例，根据Shapley值对初始模型进行剪枝，然后使用数据集对剪枝后的模型进行重新训练，得到最终的模型。本发明提出了一个Shapley值近似值计算方法，通过先假设所有滤波器Shapley值相同，然后根据不同滤波器组合的效应函数值对所有滤波器的Shapley值进行调整，最终到达对实际Shapley值的近似。