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公开(公告)号：CN109815223B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201910055378.4
申请日：2019-01-21
Applicant: 北京科技大学 , 金诚信矿业管理股份有限公司
IPC: G06F16/215 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种针对工业监测数据缺失的补全方法及补全装置，能够提高数据补缺效果。所述方法包括：获取原始数据集，其中，所述原始数据集为缺失类型为完全随机缺失的原始工业监测数据集；根据获取的原始数据集，构建自动编码机；其中，在构建自动编码机时，在输入的原始数据中加入噪声再训练自动编码机，训练好的自动编码机，用于实现原始数据中特征向量的升维和降维；根据获取的原始数据集，建立生成式模型；将构建好的自动编码机和生成式模型进行结合，利用原始数据集对结合后的模型进行优化训练，获得与原始数据特征分布相似的生成数据。本发明涉及工业生产和数据挖掘领域。
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公开(公告)号：CN109815223A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910055378.4
申请日：2019-01-21
Applicant: 北京科技大学 , 金诚信矿业管理股份有限公司
IPC: G06F16/215 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种针对工业监测数据缺失的补全方法及补全装置，能够提高数据补缺效果。所述方法包括：获取原始数据集，其中，所述原始数据集为缺失类型为完全随机缺失的原始工业监测数据集；根据获取的原始数据集，构建自动编码机；其中，在构建自动编码机时，在输入的原始数据中加入噪声再训练自动编码机，训练好的自动编码机，用于实现原始数据中特征向量的升维和降维；根据获取的原始数据集，建立生成式模型；将构建好的自动编码机和生成式模型进行结合，利用原始数据集对结合后的模型进行优化训练，获得与原始数据特征分布相似的生成数据。本发明涉及工业生产和数据挖掘领域。
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公开(公告)号：CN110090478B
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201910373119.6
申请日：2019-05-06
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种充填场景下的深锥浓密机智能控制方法，能够提高底流浓度的控制精度。所述方法包括：建立底流浓度控制模型控制底流浓度，通过历史记录数据离线训练神经网络规划器，输出最优的耙架转速设定值、絮凝剂添加比例以及泥层压力设定值；絮凝剂控制器根据实时监测数据及最优絮凝剂添加比例，动态调节絮凝剂添加流量设定值；泥层压力控制器调节底流流量设定值，使深锥浓密机泥层压力监测值追踪最优泥层压力设定值；将得到的最优耙架转速设定值，絮凝剂添加量设定值以及底流流量设定值实时应用到实际充填过程中，并实时产生的监测数据实时传输到底流浓度控制模型中，用于底流浓度控制模型的在线学习训练。本发明涉及矿山尾矿处置领域。
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公开(公告)号：CN110393954A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910636652.7
申请日：2019-07-15
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于强化学习的浓密机在线控制方法，能够降低时间消耗，并提高控制精度。所述方法包括：获取生产过程中所监测到的历史记录数据；建立由模型网络和评价网络组成的双网结构的控制模型，并利用获取到的历史记录数据对所述模型网络和评价网络进行训练；通过训练好的模型网络预测下一时刻的底流浓度和泥层高度，且训练好的评价网络根据预测到的所述下一时刻的底流浓度、泥层高度，估计所述下一时刻的累计代价值，根据估计得到的下一时刻的累计代价值，计算当前时刻的累计代价值，根据得到的当前时刻的累计代价值，利用梯度下降迭代算法确定当前时刻最优控制动作：底流泵速、絮凝剂泵速。本发明涉及采矿领域。
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公开(公告)号：CN109145260B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201810975598.4
申请日：2018-08-24
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F40/106 , G06F40/211 , G06F16/31
Abstract: 本发明提供一种文本信息自动提取方法，能够不断提高标记内容和标签自动提取的准确性。所述方法包括：获取用户上传的文本文件，将其转换为能用计算机逐字符分析的文档格式；对格式转换后的文档中的文本内容进行预处理，形成便于使用自然语言处理技术解析的多层次文本单元；捕捉用户选择的文本片段，基于形成的多层次文本单元，确定该文本片段对应的标记内容，并为每个标记内容推荐标签；基于确定的标记内容和为每个标记内容推荐的标签，采用在线学习的训练思想，训练文本自动提取模型，以实现标记内容和标签的自动提取。本发明适用于文本信息自动提取操作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109929881A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910213719.6
申请日：2019-03-20
Applicant: 北京科技大学
IPC: C12P5/02
Abstract: 一种沼液浸泡预处理强化秸秆产沼气效率的方法，属于环保和生物质能源领域。首先将小麦秸秆风干后粉碎与沼液混合搅拌均匀，预处理总固体含量为20％左右，然后置于密闭的发酵装置中在38±1℃恒温反应器中浸泡处理3天左右；将预处理后的小麦秸秆与接种液按照oTS比为2:1混合均匀，发酵液中固体含量控制在8-10％，在沼气发酵反应器中进行中温厌氧消化以产生沼气。本发明预处理后小麦秸秆的木质纤维素素总量降低了20％左右，厌氧发酵周期T80明显缩短，厌氧发酵后甲烷产量提高了35％以上，沼液浸泡预处理兼有化学和生物作用，不需要额外添加药剂，在降低生产成本的同时还能循环利用沼液，减缓沼液对环境带来的污染，且工艺简单，易于操作。
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公开(公告)号：CN109784561A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910036868.X
申请日：2019-01-15
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于集成学习的浓密机底流浓度预测方法，属于采矿技术领域。该方法获取实际生产历史记录数据，存储于企业数据库中，然后对获取到的数据集进行预处理，再使用预处理后的数据构造训练集和测试集；并采用集成学习方法，利用上述构造好训练集和测试集进行模型的建立，实现对深锥浓密机的底流浓度的精确预测，最后将预测的结果通过可视化平台展示出来。该方法能够比较综合的考虑影响底流浓度的绝大多数因素，以解决目前底流浓度预测模型考虑影响因素时片面不充分的瓶颈问题。并使用集成学习模型，解决单一的机器学习模型学习能力有限，不能处理大规模数据的问题，从而为浓密机的控制提供更有效且准确的参考。
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公开(公告)号：CN111784645A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010544835.9
申请日：2020-06-15
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种充填管道裂纹检测方法，属于采矿工业领域。所述方法包括：利用带有裂纹的管道图像和加噪处理后的所述带有裂纹的管道图像对图像去噪模型进行训练；利用带有裂纹的管道图像及同时带有雨滴和裂纹的管道图像对图像去雨滴模型进行训练；利用目标检测训练集对裂纹检测模型进行训练，其中，所述目标检测训练集中的每张管道图像被标注出裂纹位置；实时获取待检测的管道图像，利用训练好的图像去噪模型、图像去雨滴模型、裂纹检测模型依次对待检测管道图像进行去噪、去雨滴处理、对裂纹进行检测。采用本发明，能够对图像中的噪音以及雨滴进行修复，从而提高管道裂纹检测精度和检测效率。
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公开(公告)号：CN110090478A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910373119.6
申请日：2019-05-06
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种充填场景下的深锥浓密机智能控制方法，能够提高底流浓度的控制精度。所述方法包括：建立底流浓度控制模型控制底流浓度，通过历史记录数据离线训练神经网络规划器，输出最优的耙架转速设定值、絮凝剂添加比例以及泥层压力设定值；絮凝剂控制器根据实时监测数据及最优絮凝剂添加比例，动态调节絮凝剂添加流量设定值；泥层压力控制器调节底流流量设定值，使深锥浓密机泥层压力监测值追踪最优泥层压力设定值；将得到的最优耙架转速设定值，絮凝剂添加量设定值以及底流流量设定值实时应用到实际充填过程中，并实时产生的监测数据实时传输到底流浓度控制模型中，用于底流浓度控制模型的在线学习训练。本发明涉及矿山尾矿处置领域。
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公开(公告)号：CN111784645B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202010544835.9
申请日：2020-06-15
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种充填管道裂纹检测方法，属于采矿工业领域。所述方法包括：利用带有裂纹的管道图像和加噪处理后的所述带有裂纹的管道图像对图像去噪模型进行训练；利用带有裂纹的管道图像及同时带有雨滴和裂纹的管道图像对图像去雨滴模型进行训练；利用目标检测训练集对裂纹检测模型进行训练，其中，所述目标检测训练集中的每张管道图像被标注出裂纹位置；实时获取待检测的管道图像，利用训练好的图像去噪模型、图像去雨滴模型、裂纹检测模型依次对待检测管道图像进行去噪、去雨滴处理、对裂纹进行检测。采用本发明，能够对图像中的噪音以及雨滴进行修复，从而提高管道裂纹检测精度和检测效率。
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