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公开(公告)号：CN119274720A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411793262.8
申请日：2024-12-09
Applicant: 济南大学 , 中国建筑材料科学研究总院有限公司
IPC: G16C60/00 , G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本公开提供了用以最小化孔隙率的水泥颗粒级配优化方法及系统，涉及水泥材料科学和工程技术领域，包括获取不同粒径分布的水泥颗粒；将水泥颗粒视为球体，根据不同粒径分布的水泥颗粒，生成球体集合；在每个粒径分布的球体集合中，按照比例采样，利用采样的球体构建三维模拟微观结构模型；利用三维模拟微观结构模型在三维盒子中模拟球体堆积过程，在模拟过程中，计算三维盒子内的孔隙率，根据球体之间的重叠体积和球体与边界的碰撞体积建立损失函数，通过梯度下降方法获取不同粒径分布的水泥配比的孔隙率；采用优化算法对各粒径分布的采样比例进行调整，以最小化损失函数，实现最小孔隙率的不同分布水泥粉末的颗粒级配，以优化水泥的强度。
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公开(公告)号：CN119274719B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411793258.1
申请日：2024-12-09
IPC: G16C60/00 , G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及图像生成技术领域，具体为基于全卷积混合密度网络的水泥微结构演化方法及系统，该方法包括：获取水泥试样的扫描图像并预处理，利用编码器提取多层次的特征，利用解码器将特征还原为输入图像的原始分辨率，得到预测的概率分布参数，基于先验假设设计的采样规则在概率分布上进行有效采样，得到演化结果；编码器利用设定的深度卷积神经模型的卷积层和池化层进行图像下采样，解码器中的上采样模块与编码器的下采样阶段相对应，最末一组上采样模块的输出利用分布输出模块，得到水化演化过程中，水泥微结构下一时刻可能变化的所有状态概率大小，形成概率分布参数。可以拟合不确定情况下演化多种不同可能结果的完整水化过程复杂分布。
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公开(公告)号：CN119274724B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411823163.X
申请日：2024-12-12
IPC: G16C60/00 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/044 , G06N3/0985 , G06V20/69 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/82 , G06F111/04 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络与多尺度特征约束的水泥微结构设计方法，包括获取水泥微结构二维图像，建立水泥微结构数据集；根据预定约束尺度数目，得到随机步数的超参数组，根据约束规则和超参数组训练神经网络模型，得到微结构特征重构算子；根据约束规则建立重构算法，对神经网络模型进行测试，选择符合预设模型的神经网络模型并保存；使用重构算法和微结构特征重构算子，经过预定约束尺度数目重构后得到水泥微结构。本发明使用重构算法和微结构特征重构算子，重构水泥微结构，并支持水泥微结构中物相分布的灵活定制，打破了水泥水化模型初状态合成中神经网络方法的技术壁垒，显著节省水泥制造行业的时间与人力成本、降低碳排放。
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公开(公告)号：CN119027471B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411513894.4
申请日：2024-10-29
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种面向水泥水化微结构分析的跨模态图像配准方法及系统；方法包括：获取水泥水化微结构图像，包括CT图像和BSE图像，对图像进行显著物相提取；将处理后的BSE图像作为固定图像，对处理后的CT图像进行仿射变换，使用递进竞争金字塔粒子群优化算法对变换参数进行迭代优化；本发明通过提取显著水泥颗粒物相信息来配准BSE图像和CT图像，能够有效解决水泥图像同质性和多模态的显著挑战；所提供的配准框架能够有效解决水泥微结构图像的跨模态配准问题，从而实现水泥水化微结构多源异构图像分析。
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公开(公告)号：CN118779676A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410943885.2
申请日：2024-07-15
Applicant: 济南大学
IPC: G06F18/23 , G06F18/15 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/0895 , G06N3/094
Abstract: 本公开提出一种融合多重填充和注意力机制的对比不完全数据聚类方法，包括：采用链式方程多重填充算法对原始不完整数据集进行填充，得到具有多视图数据的填充数据集；将填充数据集输入自编码器中，基于编码器得到每个视图的潜在特征；采用注意力机制融合每个视图的潜在特征，得到融合潜在特征；将融合潜在特征输入解码器，得到重构特征；根据潜在特征和重构特征计算重构损失；基于映射的融合潜在特征中的正样本对和负样本对进行对比学习，计算对比学习损失；基于生成对抗网络对融合潜在特征进行聚类，计算聚类损失；根据损失函数对自编码器进行训练。提高了不完全数据填充的准确性、有效挖掘不同视图间的共享特征信息，提高聚类准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113688934B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202111026341.2
申请日：2021-09-02
Applicant: 济南大学
IPC: G06F18/23213 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习分布式期望最大化金融数据聚类方法，用于细分金融领域分布式P2P网络环境下的客户数据。包括：获取待聚类客户金融数据的业务部门并将各部门数据进行集群分布式存储；各个节点分别进行聚类分析，得到初始聚类结果，并基于各个节点上的初始聚类结果进行统计分析，得到迁移学习的初始模型参数集合；根据设定的目标函数，基于当前模型参数集合计算当前模型目标函数值；在邻居节点之间进行模型参数迁移；对于各个节点上的每个数据点进行类别划分。本发明通过在分布式期望最大化算法中引入迁移学习项，能够显示揭示节点间的协作机制，加速算法收敛，同时，提高聚类精度，精准细分金融客户。
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公开(公告)号：CN111062394B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN201911132050.4
申请日：2019-11-18
Applicant: 济南大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/762 , G06T7/155 , G06T7/187 , G06T5/00
Abstract: 一种基于多通道加权引导滤波的模糊聚类彩色图像分割方法，对于带有噪声的彩色图像，首先通过多元形态学重建可以有效的去除不同类型不同强度的噪声，从而减轻噪声对图像聚类的影响；其次，将带有噪声的彩色图像对隶属度多通道引导滤波时，由于利用原始彩色图像的每个通道分别对隶属度引导滤波，然后将每个通道的滤波结果加权得到最终的滤波输出图像，所以能够避免不同通道之间的相互影响，从而最终的滤波结果能够更有效的保持边缘，提高了对彩色噪声图像分割的准确率。另外，由于三个通道的滤波结果加权计算是一个线性操作，所以基于多通道加权引导滤波的模糊聚类的彩色图像分割方法具有较低的时间复杂度。
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公开(公告)号：CN112164076B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202011017990.1
申请日：2020-09-24
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了基于水泥微观结构图像的硬化水泥水灰比预测方法及系统，包括：获取待预测水泥图像；对待预测水泥图像进行预处理；将预处理后的待预测水泥图像，输入到预先训练好的卷积神经网络中；输出待预测水泥图像的水灰比预测值。本申请直接利用水泥内部的微观结构图像进行硬化水泥水灰比的估测，避免了分析统计毛细孔率等数值指标等步骤，使估测过程更加简洁，更有利于操作。
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公开(公告)号：CN112784289B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202110103856.1
申请日：2021-01-26
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了Android应用程序加密网络流量的提取系统及方法，包括：部署在服务器上的Android模拟器；所述Android模拟器上部署有Android应用程序、Android系统级TLS类库和Java虚拟机，所述Android应用程序内设有业务逻辑代码和应用内置的TLS类库，所述Java虚拟机内部署钩子框架，所述钩子框架内设有系统调用代理模块；所述系统调用代理模块分别与业务逻辑代码、应用内置的TLS类库、Android系统级TLS类库和流量收集模块连接；应用内置的TLS类库和Android系统级TLS类库均与Internet网络连接；流量收集模块与测试结果数据库连接。
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公开(公告)号：CN113688926A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202111014054.X
申请日：2021-08-31
Applicant: 济南大学
IPC: G06K9/62 , G06F16/958
Abstract: 本发明属于网站行为分类领域，提供了一种网站行为分类方法、系统、存储介质及设备。其中，该方法包括获取网站行为数据集合；其中，集合中每个数据的一个属性为一个维度；对每个数据的邻居进行筛选来确定相应数据的滤波窗口；从网站行为数据集合中随机选出预设数量条数据分别作为类中心数据，计算网站行为数据集合中各个数据属于各个类中心数据的隶属度；基于每个数据的滤波窗口，再利用每个数据的每一维分别作为引导对隶属度滤波，将多维滤波后的隶属度加权求和作为最终滤波后的隶属度；利用最终滤波后的隶属度更新各个的类中心数据，进而更新各类各个维度的属性权重；迭代计算判断更新各个的类中心数据的步骤的终止情况，最后输出网站行为分类结果。
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