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公开(公告)号：CN119740101B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510245695.8
申请日：2025-03-04
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东山科智控数字化科技有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G08G1/01
Abstract: 本发明属于智能交通技术领域，更具体地，涉及一种轨迹交通模式分类方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：对原始轨迹数据进行前期处理操作，以构建轨迹数据目标集合；将所述轨迹数据目标集合作为训练数据输入多级轨迹特征编码器，并结合自回归模型，采用对比学习的方法训练所述多级轨迹特征编码器；利用训练完成的多级轨迹特征编码器提取轨迹数据的高维特征表示，并将该特征表示作为输入，用于训练MLP分类器，使其学习轨迹特征与交通模式之间的映射关系，最终用于轨迹交通模式分类。本发明实现了高效、精准的交通模式分类，满足复杂场景下的应用需求，为智能交通、城市规划和动态交通管理等领域提供了可靠的技术支持。
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公开(公告)号：CN114897059B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202210439669.5
申请日：2022-04-25
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F18/2415 , G06F18/231 , G06F18/214 , G06F18/2131 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/088 , G06N3/09 , G01M13/021 , G01M13/028 , G01M13/045 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及利用大数据预测机械故障的技术领域，具体为一种基于自适应层次聚类和Subset的机械设备分级故障诊断方法，选择不同故障类型下不分故障程度的训练样本作为自适应层次聚类的输入，采用自适应层次聚类对不同故障类型下不区分故障程度的训练样本进行聚类分析，以根据机械设备的振动信号得出的故障类型的聚类结果作为输出结果；对训练识别出的不同故障类型，按照故障程度分类建立SubDAE模型；预训练与整体微调准确定位故障点，提高了本方法的智能性；优选特征的使用，简化了特征集合，避免了维数灾难，减少了计算负担，提高故障诊断的效率。
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公开(公告)号：CN115268352B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210503014.X
申请日：2022-05-09
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC: G05B19/05
Abstract: 一种适用于运动控制的PLC指令设计方法，将高速脉冲输入指令配置的硬件资源和三种高速脉冲计数中断源保存入数据库中，用户更加方便、快捷的调用高速计数器模块进行梯形图编程；将高速计数器的底层驱动程序和计数中断函数进行封装，让用户更加方便调用三种高速脉冲计数中断函数。将高速脉冲输出指令配置好的PLC硬件资源存储到数据库中，通过IDE软件端调用PWM指令和PTO指令进行相关的梯形图程序；PTO指令中包括三种高速脉冲输出模式：手动模式、单速连续运行模式和相对位置模式。本发明从用户角度出发，为PTO和PWM指令设计了详细的参数配置交互界面，便于引导编程人员快速使用；还可根据用户配置的参数数据，自动生成曲线，适用于更复杂的曲线运动控制场合。
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公开(公告)号：CN117591938A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311615499.2
申请日：2023-11-28
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东山科智控数字化科技有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/08 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于基于特定计算模型的农机轨迹识别技术领域，更具体地，涉及一种基于神经网络的农机轨迹时空特性提取与行为识别方法。所述方法包括采集农机GNSS轨迹点得到轨迹数据集合，并对数据进行清洗操作；计算出数据清洗后的农机GNSS轨迹每个轨迹点的特征，并将特征与速度、方向进行组合；通过神经网络模型对GNSS轨迹提取时空特征；将提取的时间特征和空间特征通过特征拼接操作实现特征融合；基于特征拼接后的融合特征，通过线性分类器对每个GNSS轨迹进行田间和道路的分类。本发明解决了现有技术中在深层特征提取上具有困难，忽略轨迹数据间的空间关系，并且调参复杂，难以实现准确且实时的田间‑道路行为识别的问题。
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公开(公告)号：CN116740194A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310737514.4
申请日：2023-06-20
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 青岛理工大学 , 山东山科智控数字化科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于改进张正友标定法的图像尺寸标定方法与木材缺陷面积计算方法，在张正友标定法使用L‑M方法求解最大似然估计最小值时易陷入局部极值的问题上，利用遗传算法能够全局寻找最优值的优势来优化L‑M算法易陷入局部极小值的缺点，在遗传算法中根据参数类型选择了二进制编码作为编码类型，在考虑计算效率的基础上选择了使用函数f(x)＝est作为适应度函数，并且选择了高效的轮盘赌法作为选择操作的方法，然后使用简单且有效的一点交叉作为交叉操作的方法，之后通过遗传算法在全局最优解附近只得到一个近似解，然后使用L‑M局部搜索算法对其进行优化，有效地结合了全局遗传算法和局部优化L‑M方法的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115393715A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211028769.5
申请日：2022-08-24
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 青岛理工大学
IPC: G06V20/10 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种基于机器视觉的穴盘种子漏播检测方法，属于智慧农业的技术领域，利用改进的训练网络实现穴盘的识别分类任务；并且提供了一种应用于穴盘种子漏播检测中模型训练的训练网络，包括一种改进的注意力机制ResNet网络，通过添加注意机制模块，对经典的残差网络进行优化，构建了新的残差模块，并且通过引入CBAM注意力机制模块，来指导模型更专注于提取更多的信息特征，提高识别分类的准确率，从而提高穴盘育苗的机械化程度，为种苗移栽提供了技术支撑，促使经济作物种植逐渐工厂化，提高了经济作物的种植效率和经济效益。
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公开(公告)号：CN115062980A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210695393.7
申请日：2022-06-17
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东山科智控数字化科技有限公司
Abstract: 一种基于改进金枪鱼群算法的柔性车间排产方法及程序产品，属于新一代信息通信的技术领域。本发明将一种改进的金枪鱼群算法用于求解柔性作业车间调度问题，以机器的最大完工时间为优化目标建立了柔性作业车间调度模型。提出改进金枪鱼群算法，算法对位置更新公式进行改进，并引入了Tent混沌映射和Levy飞行策略，实现了全局搜索和局部探索的有效平衡，最终达到：根据输入的工件信息后，能够输出合理调度计划的技术目的。在本发明中，可采用国际通用算例进行描述。
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公开(公告)号：CN114996566A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210439549.5
申请日：2022-04-25
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/906 , G06F40/126 , G06F40/284 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及计算机推荐技术领域，公开了一种面向工业互联网平台的智能推荐系统及方法，所述的系统包括后台管理模块、用户端、推荐管理模块、前端展示模块；所述的方法包括以下流程：(1)对后台管理模块中平台的信息进行数据预处理；(2)对用户信息进行数据预处理；(3)关于平台文本信息的文本‑主题特征提取；(4)关于企业用户信息的用户‑兴趣特征提取；(5)把流程(3)、(4)所得到的向量yCNN、yAFM通过低阶与高阶特征交互的融合，然后经过sigmoid非线性转换，得到预测喜爱程度的概率输出，然后根据喜爱程度的概率大小将被推荐信息进行排序得到待推荐topk；(6)把待推荐topk传输到到前端展示模块，形成推荐列表推荐给对应的企业用户。
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公开(公告)号：CN114897059A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210439669.5
申请日：2022-04-25
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01M13/021 , G01M13/028 , G01M13/045
Abstract: 本发明涉及利用大数据预测机械故障的技术领域，具体为一种基于自适应层次聚类和Subset的机械设备分级故障诊断方法，选择不同故障类型下不分故障程度的训练样本作为自适应层次聚类的输入，采用自适应层次聚类对不同故障类型下不区分故障程度的训练样本进行聚类分析，以根据机械设备的振动信号得出的故障类型的聚类结果作为输出结果；对训练识别出的不同故障类型，按照故障程度分类建立SubDAE模型；预训练与整体微调准确定位故障点，提高了本方法的智能性；优选特征的使用，简化了特征集合，避免了维数灾难，减少了计算负担，提高故障诊断的效率。
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公开(公告)号：CN113409240A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202010902540.4
申请日：2020-09-01
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 一种基于北斗定位数据的农机行为分析与作业面积统计方法，包括农机作业区域的自动识别、计算面积、分析重叠面积和遗漏面积；所述农机作业区域的自动识别的方法为基于空间聚类的农机作业区域自动识别算法；所述计算面积的方法包括基于栅格的面积计算方法和基于轮廓的面积计算方法。本发明为了提高农机作业区域面积统计的精度以及效率，减少人力、物力以及时间的投入，适应现代农业发展的需求，提供了一种通过北斗定位数据自动分析农机行为以及统计作业区域面积的方法，可自动识别农机作业的每个子区域，可适用于重叠作业、遗漏作业同时存在情况下的面积统计。
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