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公开(公告)号:CN116108388A
公开(公告)日:2023-05-12
申请号:CN202211302479.5
申请日:2022-10-24
Applicant: 徐州徐工矿业机械有限公司 , 中国矿业大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/2413 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于开放集合假设的工程机械智能故障诊断方法,该方法包括:将有标签的训练数据输入到CNN模型中训练,提取每一类正训练样本的倒数第二层的激活特征值;为了评估输入样本与每个类MAV之间的关系,距离计算采用归一化欧几里得距离和余弦距离的组合;本发明解决在基于深度学习故障诊断时,当测试数据出现了训练数据中不包含的故障类型,不是简单的将其分类为训练集合中的已知类,而是在正确识别到已知类样本的前提下,准确地检测到未知类样本。
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公开(公告)号:CN114841658B
公开(公告)日:2024-08-16
申请号:CN202210364655.1
申请日:2022-04-07
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06Q10/10 , G06Q50/16 , G06F18/241 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开一种基于分类的专项施工方案强制性条文合规性审查方法,属于人工智能技术领域。首先获取审查方案;利用隐含狄利克雷分布主题模型对方案工程类型进行判别;将审查方案进行分段处理,形成方案段落集;训练深度开放集合分类模型,调用深度开放集合分类模型确定每一段落内容是否符合强制性条文范围;将段落与条文进行基于词权重的余弦相似度计算,根据计算结果判断是否符合强制性条文的要求。通过甄别输入方案各段落所属强制性条文,提高识别准确率,达到自动化确定段落对应强制性条文的效果,同时利用余弦相似度计算判断是否符合强制性条文规定,减少审查错误,提高方案审查效率。
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公开(公告)号:CN114841658A
公开(公告)日:2022-08-02
申请号:CN202210364655.1
申请日:2022-04-07
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开一种基于分类的专项施工方案强制性条文合规性审查方法,属于人工智能技术领域。首先获取审查方案;利用隐含狄利克雷分布主题模型对方案工程类型进行判别;将审查方案进行分段处理,形成方案段落集;训练深度开放集合分类模型,调用深度开放集合分类模型确定每一段落内容是否符合强制性条文范围;将段落与条文进行基于词权重的余弦相似度计算,根据计算结果判断是否符合强制性条文的要求。通过甄别输入方案各段落所属强制性条文,提高识别准确率,达到自动化确定段落对应强制性条文的效果,同时利用余弦相似度计算判断是否符合强制性条文规定,减少审查错误,提高方案审查效率。
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