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公开(公告)号：CN115828882A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211164831.3
申请日：2022-09-23
申请人： 华能澜沧江水电股份有限公司 , 河海大学 , 华能集团技术创新中心有限公司
IPC分类号： G06F40/189 , G06F40/295 , G06F16/36 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/042 , G06N3/048 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06N20/20
摘要： 本发明公开一种面向大坝安全知识库风险联动的实体对齐方法和系统，包括：大坝安全知识库中的知识图谱信息提取，针对大坝安全知识图谱进行知识抽取的操作，构造下述两个模型组件的基本大坝安全训练数据集；基于结构特征的对齐模型，使用两层GCN在结构图上对实体进行编码，最后计算实体向量之间的距离得到对齐结果；基于属性特征的对齐模型，通过使用预训练BERT模型进行知识的属性特征嵌入，解决属性特征语义捕获不充分的问题；迭代协同训练，解决缺少监督数据的问题，交替利用结构和属性信息进行实体对齐，达到对训练数据集的迭代拓展；对齐模型预测，通过上述对齐模型对大坝安全知识库进行实体对齐操作，实现应急工况下的大坝安全知识库风险联动。
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公开(公告)号：CN115828882B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202211164831.3
申请日：2022-09-23
申请人： 华能澜沧江水电股份有限公司 , 河海大学 , 华能集团技术创新中心有限公司
IPC分类号： G06F40/189 , G06F40/295 , G06F16/36 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/042 , G06N3/048 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06N20/20
摘要： 本发明公开一种面向大坝安全知识库风险联动的实体对齐方法和系统，包括：大坝安全知识库中的知识图谱信息提取，针对大坝安全知识图谱进行知识抽取的操作，构造下述两个模型组件的基本大坝安全训练数据集；基于结构特征的对齐模型，使用两层GCN在结构图上对实体进行编码，最后计算实体向量之间的距离得到对齐结果；基于属性特征的对齐模型，通过使用预训练BERT模型进行知识的属性特征嵌入，解决属性特征语义捕获不充分的问题；迭代协同训练，解决缺少监督数据的问题，交替利用结构和属性信息进行实体对齐，达到对训练数据集的迭代拓展；对齐模型预测，通过上述对齐模型对大坝安全知识库进行实体对齐操作，实现应急工况下的大坝安全知识库风险联动。
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公开(公告)号：CN118656655A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410811923.9
申请日：2024-06-21
申请人： 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
发明人： 庞天富 , 毛莺池 , 易魁 , 张浩江 , 许皓文 , 梁国峰 , 施光友 , 郑浩天 , 段云超 , 孟欢 , 魏子钧 , 苏健 , 戚荣志 , 杨崇香 , 周其荣 , 杨文云 , 张志星 , 朱蝶
IPC分类号： G06F18/22 , G06F9/54 , G06F16/27 , G06Q10/0631 , G06Q50/26
摘要： 本发明公开一种应急工况下大坝安全监测多系统联动方法及装置，特别适用于通过实时监控和响应机制，以提高大坝在地震等紧急情况下的安全监控能力。首先，通过多种传感器联动，实现对大坝状态的数据采集并入库保存；其次，利用Flink CDC流式数据同步工具，实现对SQL Server数据库中存储的强震数据实时监听与融合；接着，将识别为异常的数据实时发布至Kafka消息队列，确保信息快速传递；最后，监测系统针对异常数据危判定危害程度，自动执行召测任务，使用pyautogui模拟鼠标点击操作，模拟大坝安全监测系统的执行流程。本发明结合了现代数据同步技术、消息队列及图像识别技术，有效提升了大坝安全监测的效率和响应速度。
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公开(公告)号：CN114998673B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202210513592.1
申请日：2022-05-11
申请人： 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/047 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/08
摘要： 本发明公开一种基于本地自注意力机制的大坝缺陷时序图像描述方法，对输入大坝缺陷时序图像进行帧采样，使用卷积神经网络提取特征序列，并将该序列作为自注意力编码器的输入；编码器由基于可变自注意力机制的Transformer网络构成，能够动态建立每一帧的上下文特征关系；采用基于本地注意力机制的LSTM网络生成描述文本，使得预测的每一个单词都能与图像帧建立特征关系，建立图像和文本的上下文依赖以提高文本生成的准确率。本发明在计算图像帧的全局自注意力的基础上添加了动态机制，避免了过大的参数量导致模型收敛缓慢。添加本地注意力的LSTM网络能够直接建立图像和文本两个模态数据之间的对应关系，使得生成的描述文本更准确，包含的信息更全面。
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公开(公告)号：CN114913150B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202210515193.9
申请日：2022-05-11
申请人： 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/33 , G06V10/22 , G06V10/62 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开一种混凝土大坝缺陷时序图像智能识别方法，使用双流网络提取包含混凝土大坝缺陷的时序图像的特征序列，并添加时间维度的自注意力机制获取全局上下文特征关系；在模型的训练过程中，使用基于距离交并比的目标函数匹配定位缺陷和真实缺陷，计算缺陷的时序位置关系加速模型收敛；在模型损失函数中添加基于紧密感知交并比的损失项，以关注缺陷序列的完整性提高准确率；在完成缺陷定位后，采用基于2D时序差分的卷积神经网络提取缺陷特征并识别缺陷类型。本发明对混凝土大坝缺陷时序图像进行了有效检测，不仅能够定位长图像序列中的缺陷位置，还能够准确识别缺陷类型。在大坝缺陷时序图像的识别任务中具有较高的识别精度与较好的收敛性能。
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公开(公告)号：CN110728397B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201910917819.7
申请日：2019-09-26
申请人： 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于模型自动匹配的大坝单测点阈值计算方法，步骤为：(1)构建可扩充的预测模型总库，(2)构建数据库，(3)计算数据相似度，选择最小相似度值的测点作为相似测点，若最小相似度值小于等于阈值S，则直接配置该测点与相似测点相同的预测模型，否则重新匹配最佳模型，(4)更新预测模型，比较该时段测点数据的R平方值与原预测模型离线阶段时的初始R平方值，若不小于初始R平方值则不变，若小于且差值在0.02范围内则仅更新原预测模型的超参数，否则重新匹配模型，(5)计算出该测点阈值当日的异常级别。本发明在节约人力成本和降低数据与模型的耦合度的同时，保证单点阈值计算结果精确性和实时性。
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公开(公告)号：CN110728397A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910917819.7
申请日：2019-09-26
申请人： 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于模型自动匹配的大坝单测点阈值计算方法，步骤为：(1)构建可扩充的预测模型总库，(2)构建数据库，(3)计算数据相似度，选择最小相似度值的测点作为相似测点，若最小相似度值小于等于阈值S，则直接配置该测点与相似测点相同的预测模型，否则重新匹配最佳模型，(4)更新预测模型，比较该时段测点数据的R平方值与原预测模型离线阶段时的初始R平方值，若不小于初始R平方值则不变，若小于且差值在0.02范围内则仅更新原预测模型的超参数，否则重新匹配模型，(5)计算出该测点阈值当日的异常级别。本发明在节约人力成本和降低数据与模型的耦合度的同时，保证单点阈值计算结果精确性和实时性。
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公开(公告)号：CN118965045A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410972053.3
申请日：2024-07-19
申请人： 华能澜沧江水电股份有限公司 , 河海大学
IPC分类号： G06F18/23213 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N3/088
摘要： 本发明公开一种基于自注意力的水电机转轮状态数据深度聚类方法，包括：1)提取水电机转轮状态数据在多种稳定运行状态下的低维特征表示，实现对复杂数据的初步降维和特征提取；2)挖掘不同运行状态下水电机转轮状态数据之间的内在联系，对水电机转轮状态数据的特征进行有效融合；3)基于融合后的特征，运用KL散度作为聚类目标函数，优化聚类算法参数以实现水电机转轮状态数据的有效聚类。本发明提高了对水电机转轮状态数据的表征和理解能力，有助于挖掘水电机转轮状态数据的分布规律或潜在分布规律，为水电机的运行监测和维护提供了有效的数据分析工具。
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公开(公告)号：CN118411638A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410553610.8
申请日：2024-05-07
申请人： 华能澜沧江水电股份有限公司 , 河海大学
摘要： 本发明公开一种基于无人机群协同的库区水华快速监测方法及装置，通过本地更新量化技术，在保证库区水华监测模型精度的前提下，压缩无人机与中央服务器的通信量，优化联邦学习通信效率。本地更新量化为无人机定义损失函数队列，采用历史和当前损失函数比值，合理量化本地模型更新。本发明解决了无人机群采集图片难以大批量上传、库区水华监测所需通信量过大和由于频繁通信所导致的库区水华监测模型收敛缓慢的问题，减少了无人机与中央服务器之间的通信开销，能够更快速地获取库区水华监测的全局模型。
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公开(公告)号：CN118332076A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410345422.6
申请日：2024-03-25
申请人： 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
发明人： 毛莺池 , 陈秉睿 , 丁玉江 , 卢俊 , 戚荣志 , 吴波 , 李玲 , 潘祯祥 , 杨先涛 , 谢文明 , 罗松 , 方超磊 , 申军成 , 杨骕騑 , 吴胜亮 , 龙海涛 , 陈文梦
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/35 , G06F16/9535 , G06F40/186 , G06F40/194 , G06F40/30
摘要： 本发明公开一种基于大语言模型的大坝应急响应规则问答推荐系统及其构建方法，对于用户上传的应急响应文档编码后构建相应知识库；对于用户输入进行攻击性倾向检验；对用户输入进行应急场景识别与提问关键词提取；根据应急场景与提问关键词对知识库中的应急响应规则匹配；将应急响应规则文本整合入提示词模板中并输出结果。本发明用于大坝应急响应规则问答，根据大坝应急响应知识库的相关专业领域知识与预料为大语言模型提供了相关信息，帮助模型更好地理解问题，提高回答的准确性和全面性，增强大坝应急响应规则问答系统的表现。
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