一种多模态磁共振成像数据分析系统

    公开(公告)号:CN118115807A

    公开(公告)日:2024-05-31

    申请号:CN202410292889.9

    申请日:2024-03-14

    Abstract: 本发明公开了一种多模态磁共振成像数据分析系统,包括:数据导入模块,用于采集多模态磁共振成像数据,并对数据进行预处理;智能识别训练模块,基于优化算法利用数据导入模块预处理后的数据训练机器学习模型和深度学习模型,再利用集成学习将训练好的机器学习模型和深度学习模型融合,构建所需的集成学习分类模型;智能识别预测模块,基于集成学习分类模型对待测的多模态磁共振成像数据进行疾病预测;预测结果解释模块,用于依据预测结果进行特征重要性解释以及特征交互测试。本发明将机器学习技术与不同模态磁共振成像数据结合,充分捕获不同模态磁共振成像间的异构与互补特性,从而提高模型的预测性能和可解释性。

    一种基于边缘计算的海上风电场智能运维方法

    公开(公告)号:CN115238918A

    公开(公告)日:2022-10-25

    申请号:CN202210776782.2

    申请日:2022-07-04

    Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算的海上风电场智能运维方法,包括:海上边缘计算节点收集海上风电场数据;对海上风电场数据进行智能识别,确定所属数据核心等级和接收者,并传输至相应数据存储模块;海上边缘计算节点和陆上云集控中心的数据存储模块对收集的信息处理后存储至其服务器;海上边缘计算节点和陆上云集控中心结合服务器中存储的历史监测数据,进行分析统计、设备健康评估与故障诊断并产生实时分析数据报告;海上边缘计算节点和陆上云集控中心发出相应控制调节指令,海上边缘计算节点智能响应;陆上云集控中心智能输出运维方案,并将运维方案实时传输给进行海上运维计划的船只。本发明可缩短风机的故障处理时间,提高海上作业运维效率。

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