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公开(公告)号：CN115390130A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211050626.4
申请日：2022-08-29
Applicant: 吉林建筑大学
Abstract: 本发明涉及煤矿工程事故应急预警技术领域，特别是指一种煤矿开采大能量微震事件预测方法和装置。方法包括：获取预测采区前m天的大能量微震事件的能量和相应的坐标；将所述预测采区工作面划分为n个等面积网格；根据所述坐标将划分后网格的大能量微震事件的能量进行累加统计，构建能量矩阵；计算所述能量矩阵的系统样本熵；根据所述系统样本熵，对所述煤矿开采大能量微震事件进行预测。采用本发明，可实现煤矿开采中的灾害前兆特征识别及其预警，从而预防此类事故的发生。
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公开(公告)号：CN118795371B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202410952927.9
申请日：2024-07-16
Applicant: 吉林建筑大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/385 , G01R31/387 , G01R31/396 , G01R31/378 , G01R31/367
Abstract: 本发明涉及电池技术技术领域，特别是指一种基于多源信息的电池健康状态智能预测方法及装置。所述方法包括：采集并处理原始数据，获得处理后声发射参数数据以及处理后循环老化参数数据；使用门控神经网络，对处理后声发射参数数据以及处理后循环老化参数数据进行权重分配，获得数据权重；根据卷积神经网络结构、长短期神经网络结构和SOFTS模型的STAD模型结构进行模型构建并训练，获得电池容量预测模型；基于数据权重，将处理后声发射参数数据以及处理后循环老化参数数据输入电池容量预测模型进行预测，得到电池健康状态预测值。本发明是一种基于多源信息的高效、准确的电池健康状态智能预测方法。
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公开(公告)号：CN117150911B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311131201.0
申请日：2023-09-04
Applicant: 吉林建筑大学
IPC: G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及煤岩动力灾害监测预警技术领域，特别是指一种基于图神经网络的煤岩失稳破裂预测方法和系统，包括：获取预测采区一段时间内监测的微震信号和相应的坐标；将预测采区划分为n个等体积网格，每个网格视作一个节点；划分若干时间段，根据每个时间段内各节点的微震信号参数时间序列相关性构建连边，得到每个时间段的网络图；根据图嵌入方法将每个网络图转化成节点向量组；根据节点向量组的时间序列，采用神经网络预测后T段时间的网络图拓扑结构，将后T段时间的网络图中重要性大于预设值的节点作为煤岩失稳破裂前兆特征进行预警。采用本发明，可识别煤岩失稳破裂前兆特征，从而对煤岩失稳破裂进行预警，避免人员伤亡和财产损失。
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公开(公告)号：CN116955717A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310910924.4
申请日：2023-07-24
Applicant: 吉林建筑大学
IPC: G06F16/901 , G06N5/02 , G06N7/01
Abstract: 本发明涉及复杂网络技术领域，特别是指一种基于多属性融合的关键节点识别方法及装置。一种基于多属性融合的关键节点识别方法包括：根据节点数据，采用k‑she l l方法进行分层，获得节点Ks值；根据节点Ks值进行属性赋值，获得节点属性值；根据节点Ks值进行计算，得到节点信息熵；根据节点数据进行计算，得到网络约束系数；基于全部节点中每个节点的节点属性值、节点信息熵和网络约束系数进行计算，得到全部节点MF I值；将全部节点MF I值从大到小进行排序，根据MF I值排序结果进行关键节点识别。本发明是一种综合节点属性的高效率、鲁棒性强的关键节点识别方法。
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