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公开(公告)号：CN116183229A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310146293.3
申请日：2023-02-22
Applicant: 浙江大学
IPC: G01M13/045 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于人工智能健康监测领域，涉及一种基于滑动窗口自注意力机制的振动数据特征提取方法，包括：步骤一，采集复杂设备上的多通道原始振动信号，并进行信号数据的预处理；步骤二，基于滑动窗口自注意力机制，对预处理后的数据进行特征计算和整合，提取出关键特征数据；步骤三，根据步骤一的预处理方式和步骤二所基于的滑动窗口自注意力机制，参考残差神经网络，构建深度人工神经网络，结合具体任务设计分类头，分析关键特征数据并输出具体分析结果。本发明针能够直接处理不同采样频率，不同采集时长，不同通道数的原始振动数据，便于在不同装备，不同采集传感器，不同数据处理算法中泛化部署，受数据分布及模态的影响性小，自适应能力强。
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公开(公告)号：CN112784994A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202011633318.5
申请日：2020-12-31
Applicant: 浙江大学 , 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于区块链的联邦学习数据参与方贡献值计算和激励方法，该方法包括步骤：对数据参与方的本地训练模型进行特征提取，获得模型更新数据；数据需求方对所述模型更新数据解码，得到中间验证模型；数据需求方对中间验证模型分批次评估得到评估指标；根据所述评估指标计算所述数据参与方的贡献度；根据所述数据参与方的贡献度向数据参与方分配激励值；将数据参与方的激励值和地址形成奖励队列放入区块链上。本发明以由数据需求方对数据参与方的贡献进行评估和计算，再以各方贡献为分配依据进行奖励的分配，保证公平性，同时提高数据拥有方参与联邦学习的热情；有效地鼓励和吸引数据拥有方参与到联邦学习中来。
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公开(公告)号：CN112784994B
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202011633318.5
申请日：2020-12-31
Applicant: 浙江大学 , 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于区块链的联邦学习数据参与方贡献值计算和激励方法，该方法包括步骤：对数据参与方的本地训练模型进行特征提取，获得模型更新数据；数据需求方对所述模型更新数据解码，得到中间验证模型；数据需求方对中间验证模型分批次评估得到评估指标；根据所述评估指标计算所述数据参与方的贡献度；根据所述数据参与方的贡献度向数据参与方分配激励值；将数据参与方的激励值和地址形成奖励队列放入区块链上。本发明以由数据需求方对数据参与方的贡献进行评估和计算，再以各方贡献为分配依据进行奖励的分配，保证公平性，同时提高数据拥有方参与联邦学习的热情；有效地鼓励和吸引数据拥有方参与到联邦学习中来。
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公开(公告)号：CN200949076Y
公开(公告)日：2007-09-19
申请号：CN200620106513.1
申请日：2006-08-09
Applicant: 浙江大学 , 杭州市环境保护有限公司
IPC: C02F3/30
Abstract: 本实用新型涉及水处理技术，旨在提供一种生活污水处理装置。本实用新型提供的生活污水处理装置，由进水口、出水口和池体组成，池体内依次设有配水板和连续间隔的若干组折流板，每组折流板由主折流板和副折流板组成，每组折流板之间填充有填料构成连续的子池体，其特征在于，连续的子池体组前段部分池体横断面积为后续部分池体横断面积的1.5～3倍。该装置大大提高了抗水力负荷冲击能力、具有更好的分离效果、出水悬浮物(SS)浓度可稳定达到国家排放标准要求。与常规的水解/好氧生物处理技术相比较，可以大大节省电能消耗和日常管理费用的支出。
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