公开(公告)号：CN108508278A

公开(公告)日：2018-09-07

申请号：CN201810304936.1

申请日：2018-04-03

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 谢金宝 ,  张霄 ,  殷楠楠 ,  谢桂英 ,  谢桂芬 ,  王玉静

IPC: G01R27/26

Abstract: 基于变分模态分解和正弦波参数法的介质损耗因数测量方法和系统，属于电气设备测试技术领域。本发明为了解决现有的介质损耗因数的测量方法测量的介质损耗因数值受外界环境影响较大，处理环节较多，造成较大的测量误差。本发明包括如下步骤：步骤1、进行原始电压和原始电流的采样，并进行初步滤波处理；步骤2、对步骤1得到的电压、电流信号进行变分模态分解，提取出频率接近工频的电压基波分量和电流基波分量；步骤3、将步骤2提取出的电压基波分量和电流基波分量利用正弦波参数法进行计算，得到介质损耗因数。本发明中采用的变分模态分解算法有效的解决了模态混叠的问题，提高了算法的效率。

公开(公告)号：CN108460012A

公开(公告)日：2018-08-28

申请号：CN201810102699.0

申请日：2018-02-01

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 谢金宝 ,  李佰蔚 ,  殷楠楠 ,  谢桂英 ,  王玉静 ,  王滨生

IPC: G06F17/27

Abstract: 本发明公开了一种基于GRU-CRF的命名实体识别方法，属于自然语言处理领域。为了进一步提高命名实体识别的识别效果，本发明将GRU网络与CRF相结合，利用GRU网络提取句子特征，再结合CRF进行最后的实体标注来完成命名实体识别。GRU具有参数少，训练速度快等特点，减少了对大规模数据进行训练时所用的时间，CRF对一个位置进行标注的过程中可以利用到已经标注的信息，具有很好的实体标注效果。本发明将GRU网络应用于命名实体识别领域，在达到标注效果的基础上减少了网络内部的参数，提高了训练效率，具有很好的应用前景，可以广泛应用于各领域的实体识别场合。