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公开(公告)号：CN115037637A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210469565.9
申请日：2022-04-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04L43/02 , H04L43/04 , H04L41/0803 , H04L69/16 , G06F16/903 , G16Y10/25 , G16Y20/00 , G16Y40/10
Abstract: 本发明涉及一种基于本体的数据采集方法，基于用户创建的设备配置表，构建设备的数据采集本体并自动生成相应的数据采集模板。将配置表和采集模板下载到采集设备后，可以辅助设备进行采集线程数量、数据传输协议和数据发送地址等参数的动态调整，实现数据格式统一化的标准采集流程。相较于现有的边缘节点采集方法，本发明灵活性更强，可以针对不同工作场景进行动态的调整和优化。同时此发明可以为不同规格的采集设备设置统一化的数据采集格式，便于大量数据的并行化上传和处理。
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公开(公告)号：CN115033374A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210469545.1
申请日：2022-04-30
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种多核可编程控制器的任务到线程匹配方法，该方法包括：采用回溯法来遍历分析各条可能路径从而得到最优匹配策略；在发现当前路径所需时间大于已发现的最优时间时，采用剪枝操作优化算法效率；分析路径时确保分配到各核心上的任务的总时间不超过各核心对应的扫描周期这一约束。该方法适用于多任务下多核心PLC的任务匹配，用户在PLC平台软件编写好包含多个任务的应用后，通过本发明提出的方法，可以在满足分配到各核心上的任务的总时间不超过各核心对应的扫描周期这一约束的前提下，实现任务自动分配并达到运行时间的最优。相比人工手动分配，该方法使得用户无需进行手动分配任务到对应核心的操作，在实现自动分配的同时保证了完成所有任务所耗费的总时间最短。
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公开(公告)号：CN115002812A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210578757.3
申请日：2022-05-26
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种工业无线网络中关键链路评估方法，所述方法包括：建立典型应用网络，通过稳定性测量设备测量稳定性数据并归一化；对稳定性数据按链路本身，链路之间和网络之间三类进行标签化；建立深度自编码网络，提取稳定性数据特征；建立深度神经网络根据两个链路的稳定性特征，给出相关性的评估结果；计算所有链路的平均相关性，最大的即为关键链路。本发明实现了多逻辑链路工业无线网络中，关键链路评估，提供了一种网络不稳定情况下，通过停止关键链路来改善无线网络的方法。
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公开(公告)号：CN114997112A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210578478.7
申请日：2022-05-26
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F40/154 , G06F40/143 , G06F40/186 , G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种从本体到数据采集模板自动转换的方法及设备，包括如下步骤：S100、解析本体文件，通过对本体文件进行解析从而得到本体实例树；S200、获取采集实例，遍历本体实例树，获取所有作为叶子节点的实例并存入数组中，得到该本体的采集实例组；S300、提取采集条目，遍历本体的采集实例组后，获取每一个实例的数据属性，作为该本体数据的采集条目；S400、模板生成，读取预定义的设备配置表，获取采集设备所使用的模板格式，然后为设备生成相应本体的数据采集模板。可以将已有的应用场景本体模型自动转化为采集设备可处理的、灵活性更高的数据采集模板。
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公开(公告)号：CN114548379A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210196122.7
申请日：2022-03-01
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种预测卷积神经网络训练时间的方法，包括如下步骤：S10、进行基准测试，收集随机参数的CNN网络层的执行时间数据，其中CNN为卷积神经网络；S20、训练网络模型，以收集的数据建立分层的网络模型并进行模型训练；S30、预测训练时间，预测各层网络层执行时间，组合各层网络层的执行时间，得到整体网络的预测时间。具有高效性，不需要对不同的卷积神经网络模型多次执行来获取数据集，仅需要执行不同的网络层来获取数据，显著缩短了预测所需要的机器资源与时间成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114329218A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111670732.8
申请日：2021-12-31
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q30/06
Abstract: 本发明公开了一种基于多行为特征增强的注意力序列推荐方法。本发明采用项目交互模式模块和自适应增强的注意力模块，对注意力图进行修正，使得注意力机制更关注符合用户行为规律的局部特征。项目交互模式模块有四种类型的项目交互模式，分别来增强注意力机制对用户行为序列的正反向行为不对称信息、瞬时性信息、连续性信息、非强顺序依赖性信息的感知能力。自适应增强的注意力模块主要有两种增强的结构，单通道结构可以更高效地增强注意力机制，双通道结构则具有更好的推荐性能。自适应增强的注意力模块采用可学习参数对机制可以对局部特征增强程序进行精准的阈值控制。本发明在花费极小的计算开销情况下，提高真实场景下行为序列推荐的准确率。
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公开(公告)号：CN110908302B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201811072990.4
申请日：2018-09-14
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明实施例提供一种注塑机的周边设备的控制方法、设备、存储介质及系统，该方法通过周期性获取注塑机的每个周边设备的运行参数，并将注塑机的每个周边设备的运行参数以及控制设备的运行参数发送至服务器进行备份，以使能够根据备份的运行参数对控制设备及周边设备进行统一的参数调整，节省了人力，提高了生产效率和生产质量，并且为未来人工智算法做全数据储备。
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公开(公告)号：CN113473496A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110612627.2
申请日：2021-06-02
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种提高工业无线网络速度的方法，包括以下步骤：数据预处理网络对输入数据进行处理，得到第一中间结果；数据计算网络利用三个数据计算子网络对第一中间结果进行计算，得到第二中间结果；结果计算网络利用功率计算函数和功率调整函数对第二中间结果进行计算，得到每根天线对每位用户的频谱能量分配结果。本发明降低了运算复杂度，提高了频谱效率，从而提高了网络速度。
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公开(公告)号：CN112417000A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011295072.5
申请日：2020-11-18
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/9537 , G06K9/62 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于双向循环编解码器神经网络的时间序列缺失值填充方法。该方法结合了自编码器、循环神经网络，可实现对含有缺失值的时间序列进行建模；该方法通过两种训练损失衡量填充序列和标签序列的差异，并通过异步的方式反向更新编码器和解码器；该方法通过协调门控单元放大网络对缺失数据的反应。本发明方法克服了一般方法无法正确建模含缺失值的时间序列的时空关系、填充效果对缺失率变化敏感的问题。
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