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公开(公告)号：CN117745138A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311777435.2
申请日：2023-12-22
Applicant: 中国计量大学 , 杭州市特种设备检测研究院(杭州市特种设备应急处置中心)
IPC: G06Q10/0639 , B66B5/00 , G06F17/18 , G06F17/16 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种电梯安全指标的权重的确定方法及装置。其中，方法包括：根据预先选取的电梯安全指标，构建递阶层次结构；采用改进五标度法引用数字1‑9及其倒数作为标度对递阶层次结构的每层两两指标间重要程度的不同进行赋值，构建递阶层次结构每层的判断矩阵；计算判断矩阵所有列向量的算数平均值来，确定递阶层次结构每层各电梯安全指标的权重向量；对每个判断矩阵进行一致性检验，在一致性检验合格的情况下，确定权重向量为电梯安全指标的最终权重向量。
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公开(公告)号：CN117787781A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311777388.1
申请日：2023-12-22
Applicant: 中国计量大学 , 杭州市特种设备检测研究院(杭州市特种设备应急处置中心)
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于德尔菲法的电梯安全指标的选取方法及装置。其中，方法包括：获取样本产品多个指标的初始指标数据；收集对初始指标数据进行评分的专家咨询表，确定初始指标数据中每个初始指标评分；对专家咨询表中的多个专家信息进行标准化处理，确定每个专家的可靠性；对初始指标评分进行预处理，确定有效初始指标评分；通过每个专家的可靠性对有效初始指标评分进行优化，确定电梯安全指标数据。
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公开(公告)号：CN120069176A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510085358.7
申请日：2025-01-20
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q50/08 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/23 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 一种基于多维时序记忆权重网络的电梯客流预测方法，包括以下步骤：第一步、构建多维客流时序数据集，过程如下：步骤(1.1)数据集构建；步骤(1.2)特征信息采集；步骤(1.3)特征数据预处理；第二步、使用动态降噪聚类算法划分原始数据集，过程如下：步骤(2.1)对二维日均客流曲线降维；步骤(2.2)创建初始客流聚类中心点；步骤(2.3)创建特征簇集合并分配数据点；步骤(2.4)中心点更新机制；第三步、使用多维时序记忆权重网络实现对重构特征数据集的特征学习提取以及客流预测，过程如下：步骤(3.1)构建多维时序卷积层；步骤(3.2)构建记忆权重网络。本发明显著提高了客流预测的精度。
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公开(公告)号：CN120066556A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510085350.0
申请日：2025-01-20
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 一种基于多策略预训练模型的冷启动服务推荐方法，包括以下步骤：第一步，基于标签构建超图，提取冷启动服务特征，构建服务嵌入；第二步，基于奇异值分解的超图对比学习，获取增强的服务嵌入；第三步，基于描述文本的对比学习，获得基于内容优化的服务嵌入；第四步，通过下游推荐任务对冷启动推荐模型进行微调。本发明针对无历史交互记录的Web API的数据特征进行分析优化，并以超图神经网络作为技术支撑，设计了一种基于多策略预训练模型的冷启动服务推荐方法，旨在解决无任何历史交互信息的API的推荐问题，并优化服务的推荐性能。
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公开(公告)号：CN119963839A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510041723.4
申请日：2025-01-10
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06N3/0499
Abstract: 一种基于特征传播的Transformer点云语义分割方法，首先通过局部分组自注意力LGA来捕获每个区域中的点云特征；为了捕获分离的局部区域特征关系，利用局部分组传播LGP并使用查询点传递不同区域间的信息，以允许特征在邻居之间传播，获取更多细粒度点云特征信息；最后，为了提取全局上下文间的位置信息，引入混合位置编码获取点云之间的位置关系。本发明有效提高点云语义分割任务的分割精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119873569A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510041726.8
申请日：2025-01-10
Applicant: 中国计量大学 , 通用电梯股份有限公司
Abstract: 一种扶手带的自动清洁装置，包括壳体、滚筒、软胶筒、转轴、滚刷、摆杆、第一电机和第二电机，壳体内部分割为外部清洁区和自清洗区，外部清洁区设有转轴，转轴可转动地安装在外壳内，转轴与用于带动转轴转动地第一电机连接，转轴通过摆杆与滚筒连接，滚筒上安装软胶筒；自清洗区内设置滚刷，滚刷所在区域用于填充消毒液，滚刷可转动地安装在外壳内，滚刷与用于带动滚刷转动的第二电机连接，转轴转动处于自清洁工位时，滚筒位于自清洗区内且软胶筒与滚筒的毛刷接触；转轴转动处于外部清洁工位时，滚筒位于壳体的外部清洁区且软胶筒与带清洁的扶手带接触。本发明使用方便，节约人力成本，时间成本，且能对扶手带表面进行有效清洗。
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公开(公告)号：CN119760217A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411681845.1
申请日：2024-11-22
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/957 , G06F16/906 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 一种基于多通道超图卷积网络的Web API推荐方法，属于Mashup开发下的服务推荐场景领域，首先利用模体从服务中提取超图结构，研究服务数据之间的复杂关系；然后，为了降低噪声引入在超图卷积中使用了一个由混合随机游走引导的卷积权重矩阵，最后，根据所得的权重矩阵，在构建好的超图上进行卷积，最后合并不同通道上的卷积结果得到服务的表示向量，并对Web API进行推荐。本发明推荐的精准度较高。
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公开(公告)号：CN119445672A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202510038068.7
申请日：2025-01-10
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/09
Abstract: 一种基于动态图卷积网络的人体姿势估计方法，属于人体姿势估计领域，包括以下步骤：第一步、简化视频中人体结构，构建人体骨骼关键点结构图；第二步、定义一个图结构来表示人体关节之间的空间关系；第三步、定义一个图结构表示人体各关节之间的运动关联性；第四步、利用动态时空图卷积，构建一种动态图卷积网络；第五步，进行3D人体姿势行为数据增强；第六步，利用3D人体姿势数据在虚拟场景中构建人体行为数据。本发明提升对关节之间复杂关系的建模能力，提高模型的鲁棒性，更精准地识别复杂行为。
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公开(公告)号：CN119320081A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411463107.X
申请日：2024-10-18
Applicant: 中国计量大学 , 浙江工业大学 , 杭州英旭智能科技有限公司
Abstract: 本发明提出一种基于变分自编码器(VAE)和Transformer网络的电梯门异响检测识别方法，包括数据采集与预处理、模型构建与训练、异响检测识别、方法性能评估等步骤。具体过程为：通过安装音频传感器采集电梯门运行过程中的声音信号，连续记录形成时间序列数据并进行清洗和归一化处理。然后，通过VAE‑Transformer网络进行特征重构，计算重构误差得到异常评分，对异常特征向量进行连续标记，最后将异常片段输入分类器，根据每种异响种类的置信度评分判断异响类型。该方法通过引入无监督网络训练完成异常声音的检测，再将检测到的异响进行进一步分类和识别的机制，能够显著减少数据的计算量极大提升效率，快速识别具体的故障类型并提供精准的维护建议，从而提升故障处理的效率和准确性，有效解决异响故障数据稀缺的问题，适合于复杂环境下的电梯门异响故障监测。
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公开(公告)号：CN118839604A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410899539.9
申请日：2024-07-05
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F17/13 , G06N3/0464 , G06F18/20 , G06F18/214
Abstract: 一种基于物理知识对抗生成网络的工业锅炉故障诊断方法，包括以下步骤：步骤1，首先获取工业锅炉历史运行数据并进行数据预处理；步骤2，建立物理知识神经网络模型，建立锅炉相关的质量和能量守恒方程，通过物理知识神经网络来模拟锅炉运行；步骤3，建立改进的对抗生成网络模型，对抗生成网络使用生成器和鉴别器之间的竞争来生成满意的数据，其参数由生成器和鉴别器交替训练；步骤4，利用训练样本集对诊断模型进行训练，用测试集进行故障诊断测试，通过算法对比验证所述方法的有效性与优越性。本发明在锅炉故障数据质量差或者稀缺的情况下也可以实现对工业锅炉的故障诊断。
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