一种基于改进的LSTM-MLP的小型发电机故障预测方法

    公开(公告)号:CN112598186A

    公开(公告)日:2021-04-02

    申请号:CN202011581751.9

    申请日:2020-12-28

    Abstract: 本发明涉及一种基于改进的LSTM‑MLP的小型发电机故障预测方法,属于人工智能和机器学习技术领域。该方法包括基于改进的LSTM‑MLP与多层感知机两种模型,通过输入小型发电机组DTU模块所采集的数据进行预测的输入,在网络中改进的LSTM网络作为前置网络负责小型发电机组的状态预测,多层感知机作为后置网络负责小型发电机组故障分类并对整个系统的结果进行输出。本发明通过改进LSTM网络结构,通过在网络的门控结构中引入上个时序状态和本时序状态的协方差作为权重系数,进一步提高了LSTM网络预测的准确率,增加了小型发电机的可靠使用时间,并减少了发电机组运维所需要的人力成本。

    一种基于数字孪生模型的组件状态估计方法

    公开(公告)号:CN113971360B

    公开(公告)日:2025-04-11

    申请号:CN202111311671.6

    申请日:2021-11-08

    Abstract: 本发明属于数字孪生数据驱动技术领域,具体涉及一种基于数字孪生模型的组件状态估计方法;该方法包括:实时获取组件参数,将组件参数输入到改进的数字孪生模型中,得到原型组件的状态估计结果;本发明与传统的单一模型简化技术相比,可以有效地扩展到大型复杂系统,并为模型快速自适应提供了灵活表达的框架;避免了在单一模型缩减方法中计算成本随着参数的增加而迅速增加;降阶模型的使用大大加快了贝叶斯推理速度,实时求解更容易,由此产生的概率分类为数字孪生的更新提供了基础,同时对模型中的不确定性进行量化,提高了模型的精度。

    一种车载自组织网络下的分布式车辆交通管理方法

    公开(公告)号:CN115065957A

    公开(公告)日:2022-09-16

    申请号:CN202210638803.4

    申请日:2022-06-08

    Abstract: 本发明属于车辆交通管理技术领域,具体涉及一种车载自组织网络下的分布式车辆交通管理方法;该方法包括:计算车辆分数;将信标数据发送给邻居车辆;车辆将信标数据发送给比自身车辆分数高的邻居车辆中最高车辆分数的车辆,该最高分数的车辆再次聚合信标信息并计算道路权重,直到车辆分数比所有邻居车辆的车辆分数高;车辆根据信标数据计算不同道路的权重;车辆分数最高的车辆根据道路的权重对道路进行拥堵情况识别并根据识别结果信标数据创建道路知识;若道路发生拥堵,则车辆将道路知识分发给邻居车辆;拥堵点车辆根据道路知识计算替代路线并根据替代路线行驶;本发明实现了高效的车辆交通改道,降低了网络开销,减少了车辆拥堵时间,实用性高。

    一种基于改进的LSTM-MLP的小型发电机故障预测方法

    公开(公告)号:CN112598186B

    公开(公告)日:2022-06-24

    申请号:CN202011581751.9

    申请日:2020-12-28

    Abstract: 本发明涉及一种基于改进的LSTM‑MLP的小型发电机故障预测方法,属于人工智能和机器学习技术领域。该方法包括基于改进的LSTM‑MLP与多层感知机两种模型,通过输入小型发电机组DTU模块所采集的数据进行预测的输入,在网络中改进的LSTM网络作为前置网络负责小型发电机组的状态预测,多层感知机作为后置网络负责小型发电机组故障分类并对整个系统的结果进行输出。本发明通过改进LSTM网络结构,通过在网络的门控结构中引入上个时序状态和本时序状态的协方差作为权重系数,进一步提高了LSTM网络预测的准确率,增加了小型发电机的可靠使用时间,并减少了发电机组运维所需要的人力成本。

    基于Bi-GRU神经网络和自注意力机制的网络文本情感分析方法

    公开(公告)号:CN112527966A

    公开(公告)日:2021-03-19

    申请号:CN202011505978.5

    申请日:2020-12-18

    Abstract: 本发明涉及一种基于Bi‑GRU神经网络和自注意力机制的网络文本情感分析方法,属于信息技术领域。该方法包括:S1:获取网络文本信息,利用词嵌入向量对文本进行编码;S2:通过Bi‑GRU网络层对句子的前向和后向信息进行汇总,然后对来自这两个方向的信息进行合并得到最终的隐含向量;S3:将得到的隐含向量输入到多层感知器中,得到新的隐含表示,然后计算单词的重要性词级上下文向量,在训练过程中随机初始化并且共同学习;S4:将每个单词的隐含向量乘以其通过自注意力层获得的对应权重,然后通过改进的softmax层进行文本情感分类。本发明能有效提高网络文本情感分类准确性。

    一种基于智慧数据平台脏数据清理方法

    公开(公告)号:CN113988817B

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202111330590.0

    申请日:2021-11-11

    Abstract: 本发明属于脏数据检测与清理领域,涉及一种基于智慧数据平台脏数据清理方法,包括;本发明对原始数据进行检测,并对原始数据进行规范化;将规范化的原始数据进行Hashing处理,得到数据对应的hash数据;使用聚类分析选择hash数据中的最优质心,原始数据中包括已聚类数据、原始分割数据;使用恒等判定公式将已聚类数据与原始分割数据的交集进行恒等判定,寻找出缺失的或不需要的脏数据;对找出的脏数据基于Rider‑Firefly混合算法进行清理;本发明提出的算法在脏数据和干净数据之间的区分能力相对于传统算法具有强鲁棒性。

    基于链上存储的区块链数据存储扩展方法

    公开(公告)号:CN114219477A

    公开(公告)日:2022-03-22

    申请号:CN202111296962.2

    申请日:2021-11-03

    Abstract: 本发明属于区块链技术领域,具体涉及一种基于链上存储的区块链数据存储扩展方法,包括:引入半节点存储部分区块详细数据以及全部区块索引值;引入副链存储哈希区块组数据;区块链网络中各节点对交易数据优化打包;将打包的交易数据发送给背书节点验证,验证后进行区块排序压缩;领导节点对排序压缩的区块进行接受与验证,验证成功将此区块广播至该网络所有节点并上链存储;散列新区块高度达到预设值时,多个连续新区块合为一个哈希区块组,根据各哈希区块组数据存储数量决定新节点是否存储数据,该发明对区块链的数据进行了结构优化与压缩,同时引入半节点减少区块链网络数据的臃肿,并能够保证所有节点在对交易数据查询时的效率以及真实性。

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