一种双通道卷积神经网络集成学习的空气质量测量方法

    公开(公告)号:CN110766046A

    公开(公告)日:2020-02-07

    申请号:CN201910871268.5

    申请日:2019-09-16

    Abstract: 本发明公开了一种双通道卷积神经网络集成学习的空气质量测量方法,所述空气质量测量方法包括以下步骤:步骤一:构建双通道卷积神经网络,提取天空和建筑部分的环境图像特征,并对特征进行加权融合;步骤二:提出用于空气质量测量的双通道加权卷积神经网络集成学习算法,该算法包括:两个特征提取卷积神经网络、一个加权特征融合层和一个分类层;步骤三:将双通道卷积神经网络应用在空气质量等级测量和空气质量指数测量两个方面。

    一种基于中空纤维膜捕集烟气中水蒸汽的装置及方法

    公开(公告)号:CN103463942B

    公开(公告)日:2015-08-12

    申请号:CN201310410548.9

    申请日:2013-09-10

    Abstract: 本发明公开了属于燃煤电厂节能技术领域的一种基于中空纤维膜捕集烟气中水蒸汽的装置及方法。该装置由中空纤维膜组件、真空系统和热交换冷凝系统,并通过阀门、真空管道连接组成;由多根中空纤维膜规则布置在矩形烟道内,组成中空纤维膜组件,本装置先利用真空泵在中空纤维膜的内外两侧建立压差,烟气中的水蒸汽透过具有选择透过性的中空纤维膜,而其余组分不能透过,水蒸汽在膜内侧流向热交换冷凝系统,水蒸汽在热交换冷凝系统中被冷凝成液态水;最后水被回收利用;烟气中的其余组分经过相应工艺处理后被排放或回收。本发明具有良好的自发性,不需要过多的人工操作;能够回收和利用烟气中20%以上的水分,达到火电厂节水的目的。

    一种基于知识图谱的船舶动力系统设备故障智能辅助决策系统及方法

    公开(公告)号:CN120069835A

    公开(公告)日:2025-05-30

    申请号:CN202411281218.9

    申请日:2024-09-13

    Abstract: 本发明提供了一种基于知识图谱的船舶动力系统设备故障智能辅助决策系统及方法,属于设备运维和工业智能技术领域。该方该在运维知识图谱的基础上,设计了智能推理、智能决策与智能问答模块,提高设备故障与检修策略匹配的准确性。步骤如下:基于船舶动力系统设备的检修规程、历史维修记录与专家经验,构建专家知识文本。对运维文本数据进行数据预处理,生成船舶动力系统设备运维方面的标注文本数据集。在此基础上,利用CaseRel训练初始模型,对运维文本进行实体识别和关系抽取,构建头实体‑关系‑尾实体三元组,生成船舶动力系统设备运维知识图谱。基于运维知识图谱,自定义推理规则并设计智能问答模块,将智能辅助决策建议展示在系统前端,完成船舶动力系统设备故障智能辅助决策系统开发。

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