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公开(公告)号：CN118196519B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202410355686.X
申请日：2024-03-27
Applicant: 东北大学 , 沈阳华盛冶金技术与装备有限责任公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/32 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/096 , G06N3/084 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 一种迁移学习和双重注意力机制残差网络的转炉喷溅识别方法，使用安装在炉口对面的工业摄像机进行图像拍摄，以捕获不同程度的转炉喷溅图像；对于采集到的图像，根据专家经验进行类别划分，并进行类别标注，以满足有监督学习的要求；将数据集划分为训练集和测试集；选取在ImageNet数据集上预训练后的ResNet18网络中的前3个残差块作为本网络的初步特征提取器；搭建双重注意力机制进行特征的进一步提取；使用全连接层将特征映射到样本的标记空间；使用softmax根据概率的大小获得分类结果；使用Focal Loss损失函数以解决类别不平衡的问题；利用测试集评估模型性能；识别并输出识别结果。该方法能有效提高喷溅程度的识别精度。
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公开(公告)号：CN118197463A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410295073.1
申请日：2024-03-15
Applicant: 东北大学 , 沈阳华盛冶金技术与装备有限责任公司
IPC: G16C20/30 , G16C20/70 , G06F18/10 , G06F18/2135 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06F18/27 , G06N20/20
Abstract: 一种基于堆叠集成策略对冶金过程终点质量进行预测的方法，采集冶金的过程数据；根据机理分析和现场专家经验，并利用随机森林或PCA技术进行特征筛选获得关键输入变量；标准化、缺失值、异常值数据清洗和处理；将数据划分为训练集和测试集；使用六折交叉检验方法，利用由并行排列的随机森林回归、极端随机森林回归和极限梯度提升训练多个初级集成模型，并构成第一网络层；使用贝叶斯优化算法优化确定超参数；由逻辑线性回归构建第二网络层，用第一网络层整合的训练集与测试集作为数据集，进行元学习器训练，最终获得终点预测输出；利用测试集数据评估模型性能；进行预测。该方法能提高对于冶金终点质量预测的精确性和模型的适应性。
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公开(公告)号：CN116560220B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202211188780.8
申请日：2022-09-27
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种可变优先级的人工胰腺自适应模型预测控制系统，通过采用可变优先级的自适应MPC控制器，能够针对患者不同的血糖变化情况解决多个目标的优先顺序发生变化的问题，且无需对每个目标函数设计权重来体现优先顺序，本发明涉及人工胰腺模型预测技术领域。该可变优先级的人工胰腺自适应模型预测控制系统，通过设计了血糖波动处于不同情况时的目标优先级规则，并证明了控制器在该目标变化的环境下，仍具有可行性和稳定性，同时通过采用UVa/Padova模拟器对所设计控制器进行仿真，并与GPC控制器进行性能对比，发现该方法在控制目标收敛效果和控制血糖波动方面效果均有很大提升，证明了提出的控制器对于血糖控制是有极大优势。
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公开(公告)号：CN112561091B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202011476479.8
申请日：2020-12-14
Applicant: 东北大学
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/067 , B66B5/00
Abstract: 本发明涉及一种电梯机械零部件的维保方法及系统，其中所述方法包括：获取成本率模型目标函数和利用率模型目标函数；基于成本率模型目标函数和利用率模型目标函数，确定电梯机械零部件维保周期；根据所述电梯机械零部件维保周期对所述电梯机械零部件进行维保。其有益效果是，获取合理的维保周期，按照维保周期对电梯以及它的机械零部件进行保养能很大程度上降低电梯发生故障的频率，延长电梯的寿命，不会造成资源的浪费，也对电梯安全运行提供了可靠保障。
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公开(公告)号：CN114548259B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202210152424.4
申请日：2022-02-18
IPC: G06F18/2413 , G06F18/214 , G06F18/22 , A61B5/145
Abstract: 本发明涉及一种基于半监督Semi‑KNN模型的PISA故障识别方法，包括：S10、获取预设时间段内的待测血糖信息并预处理，得到预处理后的待测血糖信息；S20、基于预先建立的PISA约束集合和预处理后的待测血糖信息，采用相似度度量处理方式获取约束关系；S30、将预处理后的待测血糖信息、约束关系输入到预先训练的半监督Semi‑KNN模型中，半监督Semi‑KNN模型输出待测血糖信息的分类结果；半监督Semi‑KNN模型为采用训练数据集和PISA约束集合对KNN模型进行训练，得到的用于识别血糖信息异常的半监督方式的模型。上述方法提高了血糖信息检测的可靠性，提升了故障诊断结果的准确度，且提高了处理效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116560220A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202211188780.8
申请日：2022-09-27
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种可变优先级的人工胰腺自适应模型预测控制系统，通过采用可变优先级的自适应MPC控制器，能够针对患者不同的血糖变化情况解决多个目标的优先顺序发生变化的问题，且无需对每个目标函数设计权重来体现优先顺序，本发明涉及人工胰腺模型预测技术领域。该可变优先级的人工胰腺自适应模型预测控制系统，通过设计了血糖波动处于不同情况时的目标优先级规则，并证明了控制器在该目标变化的环境下，仍具有可行性和稳定性，同时通过采用UVa/Padova模拟器对所设计控制器进行仿真，并与GPC控制器进行性能对比，发现该方法在控制目标收敛效果和控制血糖波动方面效果均有很大提升，证明了提出的控制器对于血糖控制是有极大优势。
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公开(公告)号：CN115064268A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210495329.4
申请日：2022-05-07
Applicant: 东北大学 , 大连医科大学附属第一医院
Abstract: 本发明公开了房颤患者心力衰竭多标签预测方法、装置及存储介质，涉及多标签预测技术领域，方法由计算机执行，包括：构建多标签决策树模型；多标签决策树模型中的决策树为二元关联决策树，标签包括患病概率以及发病时间；搭建贝叶斯寻优模型；使用贝叶斯寻优模型对二元关联决策树的关键参数进行寻优；在二元关联决策树中将贝叶斯寻优模型寻优得到的关键参数设置为相应数值；利用参数设置之后的多标签决策树模型得到房颤患者心力衰竭的预测结果。本发明建立了房颤患者射血分数降低型心力衰竭的预测模型，解决了目前没有有效的房颤患者心力衰竭预测模型、无法实现患病概率与患病时间同时预测的技术问题。
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公开(公告)号：CN112561091A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011476479.8
申请日：2020-12-14
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种电梯机械零部件的维保方法及系统，其中所述方法包括：获取成本率模型目标函数和利用率模型目标函数；基于成本率模型目标函数和利用率模型目标函数，确定电梯机械零部件维保周期；根据所述电梯机械零部件维保周期对所述电梯机械零部件进行维保。其有益效果是，获取合理的维保周期，按照维保周期对电梯以及它的机械零部件进行保养能很大程度上降低电梯发生故障的频率，延长电梯的寿命，不会造成资源的浪费，也对电梯安全运行提供了可靠保障。
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公开(公告)号：CN110289094A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910471962.8
申请日：2019-05-31
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种基于专家规则的胰岛素精准给药决策方法，包括如下步骤：S1、获取患者当前血糖变化时间序列数据，并根据获得的当前血糖变化时间序列数据在线预测未来半小时后的血糖变化预测值；S2、根据获取的患者当前血糖变化时间序列数据和未来血糖变化预测值计算当前时刻的患者基础胰岛素数据和患者大剂量胰岛素数据；S3、根据患者当前血糖变化时间序列数据、未来血糖变化预测值、当前时刻的患者基础胰岛素数据和患者大剂量胰岛素数据再与专家规则库中的专家规则相匹配，获得相匹配专家规则标签下的用药策略；本发明提供的方法，能够实现为糖尿病人提供更加精准的治病给药决策。
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公开(公告)号：CN110164553A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910473140.3
申请日：2019-05-31
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种基于VMD-LSSVM模型的在线动态血糖预测方法，包括如下步骤：S1、获取原始血糖时间序列数据，并对获得的原始血糖时间序列数据进行数据预处理；S2、采用VMD分解模型对经过预处理后的血糖时间序列数据进行分解处理，获得一系列具有稀疏特性的模态分量序列u1-uk；S3、将获得的一系列具有稀疏特性的模态分量序列u1-uk分别输入LSSVM血糖预测模型，获得一系列模态分量序列的预测值y1-yk；S4、将S3中获得的一系列模态分量序列的预测值y1-yk进行叠加融合，获得融合后的血糖预测结果。本发明提供的预测方法具有预测精度高的优点。
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