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公开(公告)号：CN111914897A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010610712.0
申请日：2020-06-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于孪生长短时间记忆网络的故障诊断方法，尤其针对化工过程故障诊断，包括S1、采集化工系统在各种运行状态下各测量设备的测量数据，对其进行降噪处理；S2、对测量数据进行标准化处理构建训练样本；S3、构建故障诊断模型，利用训练样本进行训练；S4、将待诊断的测量数据对应的标准化处理的数据输入到训练好的故障诊断模型中，得到故障类型结果。本发明将具有长短时间记忆功能的LSTM和能够放大相似样本之间微小差异的孪生网络结合起来，进行化工过程的故障诊断，不仅能够通过多层LSTM对复杂动态时序性的数据具有更强的表达能力，而且对微小故障也具有更优的识别能力，使得化工过程的故障诊断效果得到显著提高。
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公开(公告)号：CN107025387B
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN201710198234.5
申请日：2017-03-29
Applicant: 电子科技大学
IPC: G16B40/00 , C12Q1/6886
Abstract: 本发明公开了一种用于癌症生物标志物识别的方法，通过从公共数据库中获取癌症的基因表达数据和DNA甲基化数据，再对基因表达数据进行预处理和特征提取得到特征基因，对DNA甲基化数据进行扩展和t‑test假设检验得到差异甲基化位点，最后利用差异甲基化位点去比对现有基因，通过比对成功的现有基因与特征基因求交集得到重叠基因，重叠基因即为识别的潜在的癌症生物标志物。
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公开(公告)号：CN111552553A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010352881.9
申请日：2020-04-29
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模拟退火的多任务快速调度方法，采用模拟未来固定时间内的服务器的任务调度情况，基于贪心算法计算获得任务调度序列，再对此序列上基于模拟退火的方式，以服务器CPU计算核心数的平均占用率为指标，进一步优化贪心算法获得优化后的任务调度序列，增加了任务调度效率。本发明模拟未来一定时间内的任务调度情况，通过占用率作为指标来衡量任务序列的优化情况，相对于直接对所有任务序列进行模拟退火的方式极大地减少了计算量，大幅度减少了方法的计算时间。
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公开(公告)号：CN111525160A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010320292.2
申请日：2020-04-22
Applicant: 电子科技大学
IPC: H01M8/04537 , G01R19/08
Abstract: 本发明公开了一种燃料电池电流密度分区测试系统和方法，属于燃料电池原位检测技术领域。本发明所述系统包括供气模块、电子负载、信号放大模块、数据采集模块、数据处理模块和燃料电池电堆；供气模块为燃料电池电堆提供氧化剂和燃料，电子负载加载在燃料电池电堆上，信号放大模块对燃料电池电堆传出的信号进行放大，数据采集模块采集信号放大模块的输出信号，数据处理模块对数据采集模块采集的信号进行处理。本发明将采样电阻放置于分区镀金铜箔背部，保证了各分区阻抗的一致性；各分区阻抗具有一致性，使采样结果能真实反映实际电堆内部电流密度分布特性；本发明克服了采样电阻精度控制难和装置成本高的问题；能测量大量矩阵分区的电流密度分布。
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公开(公告)号：CN111487620A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010350630.7
申请日：2020-04-28
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征变换的机载SAR成像性能评估方法，涉及合成孔径雷达成像中的结果评估技术领域，其在成像性能的评估输入数据阶段，不仅用到了待评估图像，而且用到了与待评估图像对应的SAR标准图像，在成像性能评估过程中，计算了多个评价指标，能够更好的概括图像的成像情况，在此基础上，结合随机森林分类方法和特征变换，融合各地形因素，大大提高了机载SAR成像性能评估的准确度；基于SAR标准图像进行特征变换构建了机载SAR成像性能评估模型，也能在训练样本数量不高的情况下，训练出足够满足评估精度要求的评估模型，具有较强的实用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111474920A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010352906.5
申请日：2020-04-29
Applicant: 电子科技大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种基于ICA与ACVA的故障检测方法，能够从时序的独立成分特征中提取出时序特征，有效解决了传统的ICA方法难以提取时序特征的问题，构建处理时序故障的故障检测方法。本发明通过提取故障的时序特征，能够得到更好的检测效果，提升了故障检测能力，适用于工业生产过程的在线监控，是一种相比现有技术更优的故障检测方法。本发明采用ICA方法求取了系统的独立成分特征，然后采用ACVA方法构建了时序模型，构建了ICA-ACVA的故障检测方法，能够对工业生产过程中产生的故障进行精准的检测。
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公开(公告)号：CN110751201A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201910982271.4
申请日：2019-10-16
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于纹理特征变换的SAR装备任务失效成因推理方法，采用基于最优分类决策树模型，并采用纹理特征变换的方式，将异常图像纹理特征变换为其与正常图像纹理特征变换的差值并归一化，从而增强了最优分类决策树模型对于异常图像分类的精度。同时，基于图像纹理特征变换和最优分类决策树进行建模，克服了利用不同地形SAR图像数据训练模型效果不佳的难题，有效地提高了SAR装备任务失效成因推理的准确度。
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公开(公告)号：CN109816554A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910067661.9
申请日：2019-01-24
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于灰色关联度的电网投资预测指标选择方法，首先获取电网投资序列和电网投资指标序列，分别进行无量纲处理，对所得到的无量纲序列进行斜率计算得到斜率向量，然后计算各个电网投资指标的权重向量，采用权重向量与电网投资指标的斜率向量相乘得到权重斜率向量，分别计算电网投资的斜率向量和电网投资指标的权重斜率向量的相似度，选择相似度较大的电网投资指标作为预测指标。本发明对现有灰色关联度进行改进，使所选择的预测指标更加符合实际，更能准确地应用到工程实践中。
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公开(公告)号：CN107273718A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710498978.9
申请日：2017-06-27
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种融合DNA甲基化特征的生存时间分析方法，从TCGA数据库获得的三种特征数据，对这三种特征数据在基于K-split Lasso的特征选择算法进行特征选择得到一些对癌症至关重要的特征，然后对这些特征进行COX回归得到回归模型，当有新的特征数据时，只要输入这些特征数据的值到回归模型当中就可以得到癌症患者的生存时间概率，因此这种方法对癌症的预后具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN107247873A
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201710419211.2
申请日：2017-06-06
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种差异甲基化位点识别方法，通过分类的思想将差异甲基化位点识别转换为一种通过特征选择方法寻找对分类有重要贡献的位点，即差异甲基化位点。具体来说，首先对从公共数据库获取到的450K甲基化芯片数据进行数据预处理，包括标准化数据消除组内误差、去除批次效应消除组间误差、去掉方差较小的位点；其次，通过构建随机森林模型得到每个位点对分类的贡献值；最后，若位点贡献值大于0，则认为该位点为差异甲基化位点。通过这种方法得到的差异甲基化位点能够具有更好的类别判定性能，为癌症诊断提供更精确结果。
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