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公开(公告)号：CN119203731B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411217254.9
申请日：2024-09-02
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/27 , G01K13/00 , G01K1/02 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种变温工况下光机系统的波前像差预测方法，包括以下步骤：步骤1、建立光学系统实物模型与仿真模型；步骤2、用光学系统实物模型测量并标定仿真模型；步骤3、用仿真模型构建神经网络数据集；步骤4、训练神经网络模型：卷积神经网络包含输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层；利用步骤3得到的样本对卷积神经网络进行训练，当卷积神经网的损失函数收敛时，整个训练过程完成；步骤5、利用卷积神经网络预测系统波前像差。本发明利用温度传感器实时监测关键点温度，通过训练深度学习网络，对光机系统的面形性能进行实时预测，能够有效提高系统的误差补偿效率和精度。
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公开(公告)号：CN115146920A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210592797.3
申请日：2022-05-27
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于控制流和数据依赖的多主体工作流重构方法，包括局部重构，对原始工作流建立工作流控制依赖图，提取工作流控制依赖图中所有的控制节点和工作流控制依赖性图的根，对于每个控制节点提取子工作流；对每个子工作流进行局部重构，得到初步重构工作流网络；将初步重构工作流网络通过流程挖掘算法转变成petri网络，通过流程挖掘算法构建新的petri网，得到重构后的工作流网络。通过本发明，可以在数据依赖上对工作流进行并行度优化，加入控制流后能够对重构效果有优化作用，对业务流程的运行效率和多主体工作流的重构有较大帮助。
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公开(公告)号：CN119475991A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411524032.1
申请日：2024-10-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/27 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种弱刚性纯铜平面构件时变多因素下变形预测方法，包括以下步骤：S1、建立纯铜平面构件加工过程内应力诱导变形的预测方法，通过轧制数值建立弱刚性纯铁曲面构件应力变形仿真模型进行仿真，仿真获得初始内应力场，再经过热处理调控内应力，最终采用生死单元对材料去除过程，获得内应力演变对变形的影响；S2、在仿真模型中交替去除平面构件上下两面的材料余量，模拟真实翻面加工的整个过程；S3、建探究恒线速度切削与恒转速切削两种加工方式下的纯铜平面构件加工变形形式，进而探究了切削参数在精密加工阶段对纯铜平面构件变形的影响规律；S4、分析真空吸附装夹作用下的变形量和因装夹而在工件表面产生的残余应力大小。
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公开(公告)号：CN115146920B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202210592797.3
申请日：2022-05-27
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06Q10/0633 , G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种基于控制流和数据依赖的多主体工作流重构方法，包括局部重构，对原始工作流建立工作流控制依赖图，提取工作流控制依赖图中所有的控制节点和工作流控制依赖性图的根，对于每个控制节点提取子工作流；对每个子工作流进行局部重构，得到初步重构工作流网络；将初步重构工作流网络通过流程挖掘算法转变成petri网络，通过流程挖掘算法构建新的petri网，得到重构后的工作流网络。通过本发明，可以在数据依赖上对工作流进行并行度优化，加入控制流后能够对重构效果有优化作用，对业务流程的运行效率和多主体工作流的重构有较大帮助。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115063165A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210596308.1
申请日：2022-05-26
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征筛选和注意力机制的制造装备价格预测方法，包括（1）进行装备价格数据集的特征筛选；（2）构建基于注意力机制的价格预测模型；（3）训练价格预测模型；（4）使用训练好的价格预测模型进行制造装备的价格预测。通过使用基于决策树生成算法的特征筛选方法，提升了特征点对待预测值的表征效果；通过三个独立的神经网络并行采集输入数据不同维度的特征信息，多角度、多维度地进行数据挖掘；通过注意力机制最大限度地综合每个神经网络所采集到的最有价值的特征数据，提高最终预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN115062140A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210593675.6
申请日：2022-05-27
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/34 , G06F40/211 , G06F40/289 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种BERT SUM和PGN融合的供应链生态区长文档摘要生成方法，包括如下步骤：对数据集进行预处理，所述的预处理包括对数据集内的文档进行分句得到句子，对句子进行分词得到词；对句子和词进行编码，对段落标识进行编码，对句子的位置进行编码，根据句子和词的编码、段落标识的编码、句子的位置编码，基于BERT预训练模型获取句子向量；根据BERT预训练模型输出的句子向量，基于transformer捕获文档级特征；将抽取的关键句形成过渡文档输入到生成模型中；基于指针生成网络复制或生成字词级信息；生成文档摘要。本发明使用BERT作为文本摘要抽取部分的编码，利于机器理解文本的语义信息，提高最终文本摘要的效果。
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公开(公告)号：CN119203731A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411217254.9
申请日：2024-09-02
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/27 , G01K13/00 , G01K1/02 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种变温工况下光机系统的波前像差预测方法，包括以下步骤：步骤1、建立光学系统实物模型与仿真模型；步骤2、用光学系统实物模型测量并标定仿真模型；步骤3、用仿真模型构建神经网络数据集；步骤4、训练神经网络模型：卷积神经网络包含输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层；利用步骤3得到的样本对卷积神经网络进行训练，当卷积神经网的损失函数收敛时，整个训练过程完成；步骤5、利用卷积神经网络预测系统波前像差。本发明利用温度传感器实时监测关键点温度，通过训练深度学习网络，对光机系统的面形性能进行实时预测，能够有效提高系统的误差补偿效率和精度。
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公开(公告)号：CN115146057B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202210593665.2
申请日：2022-05-27
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/211 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F18/25 , G06F18/2415 , G06V10/77
Abstract: 本发明公开了基于交互注意力的供应链生态区图文融合情感识别方法，包括如下步骤：对供应链生态社区的图文评论数据集进行预处理，得到预处理后的图文数据集；建立基于BERT预训练的文本特征提取模型和基于Transformer的图像特征提取模型，通过文本特征提取模型提取出预处理后的图文数据集中文本特征，通过图像特征提取模型提取出预处理后的图文数据集中图像特征；将提取的图像特征和文本特征送入基于改进注意力机制的特征融合模块进行特征融合，得到图像和文本的融合特征向量；建立基于文本和图像的多模态情感分析模型，利用图像和文本的融合特征向量进行情感分析，得到情感分类。通过本发明，可以实现充分而且有效的融合不同模态之间的信息，提升情感分类的准确率。
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公开(公告)号：CN115146057A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210593665.2
申请日：2022-05-27
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/211 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06K9/62 , G06V10/77
Abstract: 本发明公开了基于交互注意力的供应链生态区图文融合情感识别方法，包括如下步骤：对供应链生态社区的图文评论数据集进行预处理，得到预处理后的图文数据集；建立基于BERT预训练的文本特征提取模型和基于Transformer的图像特征提取模型，通过文本特征提取模型提取出预处理后的图文数据集中文本特征，通过图像特征提取模型提取出预处理后的图文数据集中图像特征；将提取的图像特征和文本特征送入基于改进注意力机制的特征融合模块进行特征融合，得到图像和文本的融合特征向量；建立基于文本和图像的多模态情感分析模型，利用图像和文本的融合特征向量进行情感分析，得到情感分类。通过本发明，可以实现充分而且有效的融合不同模态之间的信息，提升情感分类的准确率。
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