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公开(公告)号：CN110289094A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910471962.8
申请日：2019-05-31
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种基于专家规则的胰岛素精准给药决策方法，包括如下步骤：S1、获取患者当前血糖变化时间序列数据，并根据获得的当前血糖变化时间序列数据在线预测未来半小时后的血糖变化预测值；S2、根据获取的患者当前血糖变化时间序列数据和未来血糖变化预测值计算当前时刻的患者基础胰岛素数据和患者大剂量胰岛素数据；S3、根据患者当前血糖变化时间序列数据、未来血糖变化预测值、当前时刻的患者基础胰岛素数据和患者大剂量胰岛素数据再与专家规则库中的专家规则相匹配，获得相匹配专家规则标签下的用药策略；本发明提供的方法，能够实现为糖尿病人提供更加精准的治病给药决策。
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公开(公告)号：CN110243732A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910616906.9
申请日：2019-07-09
Applicant: 东北大学
IPC: G01N15/02
Abstract: 本发明属于选矿技术领域，尤其涉及一种粒度为2-500um的全程矿浆磨矿粒度在线检测系统，包括：采集装置、自动化取样装置、图像识别机构和信息显示装置；采集装置用以从矿浆中采集矿样，并能够将采集到的矿样借助于所述自动化取样装置输送至图像识别机构进行拍照检测；图像识别机构能够对矿样进行多角度拍照，并将多角度拍照获取的矿样照片进行三维重建，获得重建后的矿样颗粒形状；图像识别机构能够根据矿样的颗粒形状计算获得矿样颗粒的尺寸；图像识别机构能够将计算获取的矿样颗粒尺寸发送给信息显示装置用以展示矿样颗粒尺寸信息。本发明提供的检测系统，能够对固定筛目的粒度百分比在线检测的同时，还能够对10um以下或20um以下的小粒度进行在线检测。
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公开(公告)号：CN110164553A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910473140.3
申请日：2019-05-31
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种基于VMD-LSSVM模型的在线动态血糖预测方法，包括如下步骤：S1、获取原始血糖时间序列数据，并对获得的原始血糖时间序列数据进行数据预处理；S2、采用VMD分解模型对经过预处理后的血糖时间序列数据进行分解处理，获得一系列具有稀疏特性的模态分量序列u1-uk；S3、将获得的一系列具有稀疏特性的模态分量序列u1-uk分别输入LSSVM血糖预测模型，获得一系列模态分量序列的预测值y1-yk；S4、将S3中获得的一系列模态分量序列的预测值y1-yk进行叠加融合，获得融合后的血糖预测结果。本发明提供的预测方法具有预测精度高的优点。
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公开(公告)号：CN113776080B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202111004201.5
申请日：2021-08-30
Applicant: 邯郸钢铁集团有限责任公司 , 河钢数字信达(邯郸)科技有限公司 , 东北大学
IPC: F23N1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于综合满意度和时滞分析的热风炉空燃比修正方法，属于高炉冶炼工艺技术领域。本发明的技术方案是：搜索拱顶温度与空燃比相关性强而与压力等因素相关性弱的区间，通过综合评价体系，选取综合满意度最优良的空燃比，指导下一燃烧周期生产；利用互相关系数法计算出变量间的时滞。本发明的有益效果是：保证所选取区间温度变化直接受空燃比影响且影响最大，进而保证修正结果更可靠，降低运算量，减少时间复杂度；通过综合评价体系，选取综合满意度最优良的空燃比指导下一燃烧周期生产，可以提高生产效率并降低能耗；利用互相关系数法计算出变量间的时滞，校正数据样本，保证数据更准确，进一步提高空燃比修正结果的有效性。
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公开(公告)号：CN110164553B
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN201910473140.3
申请日：2019-05-31
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种基于VMD‑LSSVM模型的在线动态血糖预测方法，包括如下步骤：S1、获取原始血糖时间序列数据，并对获得的原始血糖时间序列数据进行数据预处理；S2、采用VMD分解模型对经过预处理后的血糖时间序列数据进行分解处理，获得一系列具有稀疏特性的模态分量序列u1‑uk；S3、将获得的一系列具有稀疏特性的模态分量序列u1‑uk分别输入LSSVM血糖预测模型，获得一系列模态分量序列的预测值y1‑yk；S4、将S3中获得的一系列模态分量序列的预测值y1‑yk进行叠加融合，获得融合后的血糖预测结果。本发明提供的预测方法具有预测精度高的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110243732B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201910616906.9
申请日：2019-07-09
Applicant: 东北大学
IPC: G01N15/02
Abstract: 本发明属于选矿技术领域，尤其涉及一种粒度为2‑500um的全程矿浆磨矿粒度在线检测系统，包括：采集装置、自动化取样装置、图像识别机构和信息显示装置；采集装置用以从矿浆中采集矿样，并能够将采集到的矿样借助于所述自动化取样装置输送至图像识别机构进行拍照检测；图像识别机构能够对矿样进行多角度拍照，并将多角度拍照获取的矿样照片进行三维重建，获得重建后的矿样颗粒形状；图像识别机构能够根据矿样的颗粒形状计算获得矿样颗粒的尺寸；图像识别机构能够将计算获取的矿样颗粒尺寸发送给信息显示装置用以展示矿样颗粒尺寸信息。本发明提供的检测系统，能够对固定筛目的粒度百分比在线检测的同时，还能够对10um以下或20um以下的小粒度进行在线检测。
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公开(公告)号：CN110151192A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910513061.0
申请日：2019-06-14
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种用于血糖监控与预警的辅助医疗系统，包括：多通道临床血糖数据采集装置、云服务器和多个移动终端；所述临床血糖数据采集装置与所述云服务器通信连接，并能够将采集到的血糖数据发送给所述云服务器；所述云服务器分别与所述多个移动终端通信连接；所述云服务器能够针对获得的血糖数据进行血糖数据预测，获得血糖预测结果数据；多个移动终端能够从所述云服务器处获取血糖预测结果数据。本发明提供的辅助医疗系统，通过多通道传感器的数据采集不仅能够使患者看到自己的实时血糖值与30分钟血糖动态预报，而且还能够协助医生监控区域内多个患者的血糖实时信息与预测信息，并根据血糖监测数据与预测血糖值，实现异常血糖状态的预警功能。
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公开(公告)号：CN109946075A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201811593398.9
申请日：2018-12-25
Applicant: 东北大学
IPC: G01M13/045
Abstract: 本发明属于监测及故障诊断技术领域，尤其涉及一种轴承状态监测及故障诊断方法。该包括如下步骤：A1、通过振动传感器采集获取原始振动数据并进行特征提取，所述特征包括时域特征、频域特征和时频域特征，所述时域特征、频域特征和时频域特征组成特征向量；A2、通过特征向量进行状态监测；A3、通过特征向量进行故障诊断。该方法全面提取轴承的振动数据特征，并对其进行实时监测，当发生故障时，能够准确识别是哪种故障并进行解决。
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公开(公告)号：CN104531947B
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201410811374.1
申请日：2014-12-23
Applicant: 东北大学
IPC: C21C5/52
CPC classification number: Y02P10/216
Abstract: 本发明的一种电弧炉熔炼阶段判定方法及系统，根据电弧炉熔炼阶段的历史电弧电压数据或电弧电流数据，建立历史数据主成分分析模型，计算所述电弧炉熔炼阶段的置信区间边界，实时采集当前电弧炉熔炼的电弧电压数据或电弧电流数据，根据所述历史数据主成分分析模型，计算所述当前电弧炉熔炼阶段的预测误差平方和，计算所述当前电弧炉熔炼阶段的置信区间边界与预测误差平方和的差值，得到所述差值的正值最小者所对应的电弧炉熔炼阶段判定为当前电弧炉熔炼阶段，该方法能够自动判定电弧炉熔炼阶段，实现对电弧炉电极更好的控制。
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公开(公告)号：CN104531947A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201410811374.1
申请日：2014-12-23
Applicant: 东北大学
IPC: C21C5/52
CPC classification number: Y02P10/216
Abstract: 本发明的一种电弧炉熔炼阶段判定方法及系统，根据电弧炉熔炼阶段的历史电弧电压数据或电弧电流数据，建立历史数据主成分分析模型，计算所述电弧炉熔炼阶段的置信区间边界，实时采集当前电弧炉熔炼的电弧电压数据或电弧电流数据，根据所述历史数据主成分分析模型，计算所述当前电弧炉熔炼阶段的预测误差平方和，计算所述当前电弧炉熔炼阶段的置信区间边界与预测误差平方和的差值，得到所述差值的正值最小者所对应的电弧炉熔炼阶段判定为当前电弧炉熔炼阶段，该方法能够自动判定电弧炉熔炼阶段，实现对电弧炉电极更好的控制。
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