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公开(公告)号：CN117370651A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311271550.2
申请日：2023-09-28
IPC: G06F16/9535 , G06F16/901 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 一种基于全局多行为依赖的SaaS服务推荐方法,该方法首先对服务交互数据进行挖掘，得到行为感知序列和服务划分集；其次，利用行为感知序列和服务划分集构建行为感知超图，并结合超图自注意力机制度量用户与API服务之间多行为交互的重要性差异；然后，基于谱分解理论设计了行为感知超图上的超图卷积过程，利用超图信号表示全局多行为依赖；最后，结合全局序列特征和服务嵌入向量得到API服务的推荐分数，进行服务推荐。本发明对用户复杂、异构的行为特征进行有效建模，能较好地度量多行为交互的重要性差异，使得服务推荐结果具有较高的相关性。
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公开(公告)号：CN116048036A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211316333.6
申请日：2022-10-26
Applicant: 中国计量大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种基于动态非平稳投影结构的故障检测方法。该方法由在化工正常运行过程中采集的测量变量组成训练样本集并进行归一化处理；结合归一化后的训练样本集，利用期望最大化算法和前向后向算法构建并训练动态非平稳投影结构；通过动态非平稳投影结构求解特征统计量，并确定特征统计量的控制限；在线收集待测化工运行过程中的测量变量并进行归一化处理；结合归一化后的待测变量集利用动态非平稳投影结构求解待测化工运行过程中的特征统计量，然后根据这些特征统计量判断待测化工运行过程中是否存在故障。本发明为工业过程故障检测提供了一个完整的监控框架，能有效提取测量变量的动态关系，更适用于监测具有动态特性的非平稳工业过程。
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公开(公告)号：CN120066557A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510085356.8
申请日：2025-01-20
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F8/70 , G06F8/30 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/0455 , G06F18/213
Abstract: 一种云原生场景冷启动数据服务特征提取方法，包括以下步骤：第一步、提取基于标签信息的冷启动服务超图；第二步、基于元聚合器处理冷启动邻居节点数据；第三步、基于自适应采样策略改进超图聚合操作；第四步、根据热启动编码器预测的嵌入对冷启动编码器参数进行优化；第五步、通过下游推荐任务对冷启动推荐模型进行微调。本发明有效解决无任何历史交互信息的纯冷启动API的推荐问题。
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公开(公告)号：CN119917742A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510063199.0
申请日：2025-01-15
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F16/9535 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06N3/0499 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/042
Abstract: 一种基于双塔模型的序列感知服务推荐方法，包括以下步骤：步骤1：创建服务数据集，获取服务交互数据，利用双塔模型构建服务网络图；步骤2：针对服务网络图中的图结构，设计查询感知自注意力机制聚合服务嵌入向量，利用图卷积网络进行服务特征提取；步骤3：利用图粗化为核心的图池化进一步提取重要服务信息；步骤4：捕捉动态变化的焦点服务以及进行图级表示读出，根据焦点服务表示和图级表示读出得到最终的输出嵌入，进而获得目标服务与用户交互的概率。本发明实现服务网络图的构建，有效聚合服务嵌入，提升服务推荐准确性。
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公开(公告)号：CN119005321B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411480206.9
申请日：2024-10-23
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06N5/022 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06F18/25
Abstract: 一种融合时序知识图谱的机电设备预测性维护方法，属于机电设备预测性维护领域，模型专门针对机电设备运维时序知识图谱进行推理，实现预测性维护；首先获取机电设备的并行结构信息学习用于节点分类的信息节点表示，并为每个相关的节点生成特征向量；然后从向量序列中捕获机电设备运行的时间演化信息，最后输出隐藏状态向量参与条件强度函数的构建，并基于强度函数实现时序知识图谱的预测，以完成对机电设备预测性维护任务。本发明有效实现机电设备预测性维护。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119284683B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411764927.2
申请日：2024-12-04
Applicant: 中国计量大学
IPC: B66B5/02 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N3/048 , G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06F17/11 , B66B5/00
Abstract: 一种基于数字孪生的电梯故障诊断方法，属于电梯故障诊断领域，所述方法包括以下步骤：第一步、采集电梯振动信号；第二步、构建电梯垂直方向的数值模型，首先建立系统的动力学方程，再计算系统的动能、系统的势能和系统耗散系数；第三步、改进PINNs模型，在损失函数中引入作为物理信息调节器，并引入重激活算法优化损失函数；步骤（3.2）设计重激活算法获取模型最优解；第四步、将第一步采集到的少量电梯故障振动信号输入具有运动方程约束的PINNs模型中，获取仿真电梯振动数据；第五步、改进GCN模型用于电梯故障诊断。本发明能够有效的获取那些现实中不易获取的数据，有效提高故障诊断准确率。
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公开(公告)号：CN119284683A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411764927.2
申请日：2024-12-04
Applicant: 中国计量大学
IPC: B66B5/02 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N3/048 , G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06F17/11 , B66B5/00
Abstract: 一种基于数字孪生的电梯故障诊断方法，属于电梯故障诊断领域，所述方法包括以下步骤：第一步、采集电梯振动信号；第二步、构建电梯垂直方向的数值模型，首先建立系统的动力学方程，再计算系统的动能、系统的势能和系统耗散系数；第三步、改进PINNs模型，在损失函数中引入作为物理信息调节器，并引入重激活算法优化损失函数；步骤（3.2）设计重激活算法获取模型最优解；第四步、将第一步采集到的少量电梯故障振动信号输入具有运动方程约束的PINNs模型中，获取仿真电梯振动数据；第五步、改进GCN模型用于电梯故障诊断。本发明能够有效的获取那些现实中不易获取的数据，有效提高故障诊断准确率。
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公开(公告)号：CN119271879A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411271158.2
申请日：2024-09-11
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q50/10
Abstract: 一种基于跨视图对比学习的多样化云原生服务推荐方法，首先创建服务数据集，抽取图结构，包括用户‑服务图、用户‑组合图和组合‑服务图，然后，进行多样化推荐视图划分；针对多样化推荐视图中的图结构，利用图编码器进行编码，构建单项服务视图的用户向量、云原生服务向量，以及组合服务视图的用户向量、云原生服务向量和服务组合向量；对单项服务视图以及组合服务视图中的用户、云原生服务向量进行数据增强操作，构造用户样本对和服务样本对，基于用户样本对和服务样本对开展跨视图对比学习；计算服务推荐分数和列表内相似性，根据服务推荐分数和列表内相似性进行多样化服务推荐。本发明优化服务推荐体验，提高服务推荐结果的多样性程度。
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公开(公告)号：CN119271878A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411271155.9
申请日：2024-09-11
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q50/10
Abstract: 一种基于云场景服务组合关系的服务数据捆绑推荐方法，引入捆绑推荐思想对服务场景进行建模，首先从API服务和服务组合中抽取出捆绑推荐层和捆绑推荐关系，并将其转换为捆绑交互图结构；其次，对捆绑交互图进行初始编码，利用初始编码结果构造中间向量，加权聚合中间向量以构造用户、服务和捆绑向量；然后，对用户、服务和捆绑向量进行拼接，构建用户‑服务向量和用户‑捆绑向量；最后，利用用户‑服务向量和用户‑捆绑推荐向量计算捆绑分数，基于捆绑推荐分数进行服务推荐。本发明提高服务推荐的相关性和精确度。
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公开(公告)号：CN119227430A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411764947.X
申请日：2024-12-04
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/17 , G06F30/27 , G06F18/2415 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/08 , B66B5/00 , B66B5/02 , G01D21/02 , G06F119/14 , G06F119/10 , G06F119/08 , G06F119/02 , G06F111/10
Abstract: 一种电梯故障诊断数字孪生系统搭建方法，属于数字孪生、电梯故障诊断领域，该方法包括以下步骤：第一步、搭建电梯数字孪生故障诊断四维模型框架；第二步、电梯数据采集；第三步、构建虚拟电梯模型；第四步、构建电梯垂直方向的数值模型；第五步、改进PINNs模型，在损失函数中引入参数作为物理信息调节器，并引入重激活算法优化损失函数；第六步、获取模拟振动数据，将采集到的少量电梯故障振动信号输入具有运动方程约束的PINNs模型中，获取仿真电梯振动数据；第七步、改进GCN模型用于电梯故障诊断；第八步、建立电梯故障诊断数字孪生平台。本发明将电梯故障诊断和数字孪生技术融合，有效提高故障诊断准确率。
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