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公开(公告)号：CN118296758A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410424420.6
申请日：2024-04-10
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/17 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种面向航空发动机参数的基于双向动态和属性关联的缺失值填补方法，属于数据挖掘领域。首先，对航空发动机参数数据的每个属性，采用线性插值法初始化缺失值。其次，将不完整数据按照正时序和逆时序排列，分别输入模型挖掘不同方向的关联信息。在单向模型训练过程中，利用去跟踪自编码器挖掘航空发动机不同参数间的非线性关联，使用长短期记忆神经网络挖掘数据的单个方向上的时序依赖。通过将属性关联隐藏信息和时序依赖隐藏信息融合，并经过一个全连接线性层和激活函数映射得到单向模型的填补结果。训练完成后，可以获得时序正向的隐藏状态和时序反向的隐藏状态，将两者拼接后通过一个全连接层和激活函数映射得到填补结果。
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公开(公告)号：CN111353525A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN202010085969.9
申请日：2020-02-11
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种不均衡不完整数据集的建模及缺失值填补方法，属于数据挖掘技术领域。本发明包括构建模型部分和填补方案部分。在构建模型部分，针对数据的不均衡性，设计了一种距离密度算法应用于TS建模的前件辨识过程；在填补方案部分，针对数据的不完整性，将缺失值视为变量，并令其参与结论参数辨识的迭代学习填补方案，在填补过程中先基于填补的数据集计算结论参数，然后基于调整后的结论参数更新填补值，填补在迭代收敛时完成。本发明降低了数据集的不均衡性对TS建模的影响，并充分利用了不完整数据集中的数据信息，在不均衡不完整数据集上具有比较理想的填补精度。
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公开(公告)号：CN101839946B
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201010173466.3
申请日：2010-05-13
Applicant: 大连理工大学
IPC: G01R27/22
Abstract: 一种基于幅相特性检测的阻容解耦软测量方法，属于溶液电导率软测量技术领域。其特征是将电导池中电导率的测量转化为电导池电特性等效阻容网络的测量，再通过估计该阻容网络的幅相特性进而获得其阻容参数，其中的电阻参数即为被测溶液电阻。用正弦波激励阻容网络，基于非线性最小二乘原理，采用最速下降法进行优化计算，利用对响应信号的多点采样可拟合出系统函数形式，进而可获得系统幅相特性参数。然后通过幅相特性与阻容网络的函数关系式可求得阻容参数值。本发明的效果和益处是具有较高的测量精度和较少的迭代次数，此外还提供了一种准确获取线性系统幅相特性的方法。
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公开(公告)号：CN101515167A
公开(公告)日：2009-08-26
申请号：CN200910301364.2
申请日：2009-04-07
Applicant: 大连理工大学
IPC: G05B19/05
CPC classification number: Y02P90/265
Abstract: 本发明公开了一种用IEC61131－3功能块实现IEC61499柔性功能块的方法，属于计算机控制技术领域。其特征是利用IEC61131－3标准的功能块完全可重用、支持变量分配、适合于完成复杂控制策略的特点，组态生成符合功能要求的IEC61499标准的柔性功能块，并下载到可编程控制系统的设备中，通过对IEC61131－3功能块扫描执行实现柔性块定义的功能。本发明的有益效果是通过柔性块技术解决了IEC61499功能块组态无法完成特定运算的问题，扩展了IEC61499功能块的功能，降低了分布控制系统的编程应用难度，对于推动基于IEC61499功能块的分布控制系统的应用具有现实意义。
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公开(公告)号：CN110765267A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910967118.4
申请日：2019-10-12
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多任务学习的动态不完整数据分类方法，属于数据挖掘技术领域。本发明包括两部分：网络模型和分类方案。在网络模型部分，本发明基于去跟踪自编码器搭建多任务学习模型，以并行学习属性的拟合函数和类标签的概率分布。在分类方案部分，本发明包括模型训练和模型应用两个模块。模型训练模块中，网络参数和训练集的缺失值作为代价函数的变量实现协同更新。模型应用模块中，本发明固定网络参数，将缺失值视为代价函数的变量以实现不完整样本的动态学习。缺失值的动态优化促使网络模型逐渐匹配于不完整数据内部的回归和分类结构，网络的准确性随着训练的深入不断提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110309907A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910489687.2
申请日：2019-06-06
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于去跟踪自编码器的动态缺失值填补方法，属于数据挖掘技术领域。本发明包括两部分：网络模型部分和填补方案部分。在网络模型部分，为强化不完整样本中缺失值对现有数据的依存关系，本发明在传统自编码器的基础上设计了隐藏节点的计算规则，并构建了去跟踪自编码器；在填补方案部分，针对数据的不完整性，本发明设计了一种基于缺失值动态处理机制的填补方案，将缺失值视为代价函数的未知变量并基于优化算法动态调整其估计值，填补在网络训练结束时伴随式完成。本发明强化了网络模型对属性间互相关性的学习能力，并充分利用了不完整数据集中所有的数据信息，具有较理想的填补精度。
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公开(公告)号：CN105067893A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510508755.7
申请日：2015-08-19
Applicant: 大连理工大学
IPC: G01R27/22
Abstract: 一种基于电导池二阶系统模型的溶液电阻软测量方法，属于溶液电导率软测量技术领域。其特征是将电导率的测量转化为考虑引线分布电容和双电层电容影响的电导池二阶系统模型的参数估计，具体是在小时段内待估溶液电阻、引线分布电容和双电层电容为定常的近似下，建立参数状态空间模型；采用正弦组合信号激励电导池系统，基于对激励信号和系统响应信号经高速A/D所获取的采样信号，启动依据参数状态空间模型所构建的Kalman滤波器，在每个小时段内都递推运算N步后，即获得各自小时段内溶液电阻、引线分布电容和双电层电容的估计值。本发明的效果和益处是抗干扰能力强，估计精度高，数值计算完全实时，适用于电导率测量的工业在线应用。
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公开(公告)号：CN103105538A
公开(公告)日：2013-05-15
申请号：CN201310002557.4
申请日：2013-01-05
Applicant: 大连理工大学
IPC: G01R27/22
Abstract: 一种电导率一阶阻容系统参数的动态滤波估计方法，属于溶液电导率软测量技术领域。其特征是将电导率的测量转化为考虑引线分布电容影响的一阶等效阻容系统的参数估计，具体是在小时段内待估阻容参数为定常的近似下，建立参数状态空间模型；采用一定频率的正弦激励信号激励阻容系统，基于对正弦激励信号和系统响应信号经高速A/D所获取的采样信号，启动依据参数状态空间模型所构建的Kalman滤波器，在每个小时段内都递推运算N步后，即获得各自小时段内溶液电阻和引线分布电容的估计值。本发明的效果和益处是具有较强的抗干扰能力，能以较高的精度获得阻容参数的实时估计，适用于电导率测量的工业在线应用。
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公开(公告)号：CN102890198A
公开(公告)日：2013-01-23
申请号：CN201210383286.7
申请日：2012-10-11
Applicant: 大连理工大学
IPC: G01R27/22
Abstract: 一种电导率二阶阻容耦合网络参数估计方法，属于溶液电导率软测量技术领域。其特征是将溶液电导率的测量转化为二阶等效阻容耦合网络的参数估计，具体是针对考虑引线分布电容和双电层电容影响的电导池二阶阻容系统模型，依次采用两个不同频率的正弦激励信号激励阻容网络，在分别估计出正弦响应信号相对于其正弦激励信号的幅值比和相位差的基础上，依据所推导的幅值比、相位差与溶液电阻、引线分布电容、双电层电容之间的关系，构造关于待估阻容参数的超定方程组，基于非线性最小二乘原理，采用子空间置信域优化算法求得阻容参数的估计值。本发明的效果和益处是具有较快的收敛速度、较高的估计精度和较强的抗干扰能力，适用于工业在线实时应用。
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公开(公告)号：CN101510082A
公开(公告)日：2009-08-19
申请号：CN200910010810.4
申请日：2009-03-19
Applicant: 大连理工大学
IPC: G05B19/05 , G05B19/418 , H05B37/02
CPC classification number: Y02B20/42
Abstract: 本发明以EPA现场总线分布式控制系统为实验平台，针对IEC61131－3功能块图编程语言，提出了一种基于状态空间模型的程序建模及优化方法。该方法在对所有功能块封装的算法建立数学模型的基础上，将系统的DI、AI，DO、AO和内部存储器单元分别映射为模型中的输入向量、输出向量和状态向量，根据功能块的数学模型及程序的组态形式所确定的功能块之间的逻辑关系，建立控制程序的状态空间模型，描述系统输入、内部状态及输出三者之间的相互作用关系。并运用逻辑代数公式、卡诺图和定时器合并等方法对该状态空间模型进行简化，根据简化后的模型重新编写程序，从而实现对控制程序的优化。
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