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公开(公告)号：CN113326741A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110500421.0
申请日：2021-05-08
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及多源遥感影像地物分类领域，公开了一种基于SAR影像和光学影像的优化特征选择分类方法，该方法获取同期的SAR和光学影像数据，对图像分别进行预处理后配准；分别提取光学影像光谱特征、纹理特征和SAR影像特征矩阵、极化分解特征；通过使用随机森林算法将提取的各种特征参数进行优化筛选，对提取出的各类特征进行重要性分析以及计算；选取重要性得分较高的影像特征参与影像地物分类，并验证其分类精度。本发明使分类结果更加稳定和精确。
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公开(公告)号：CN113324244A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202010494286.9
申请日：2020-06-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种部分气化耦合载氧体辅助燃烧处理固体燃料的系统及工艺，该系统包括燃烧炉、气化炉、旋风分离器、密封返料器、分离装置、渣库、除尘器、载氧体储存库、灰库、烟气净化系统及烟囱，该工艺包括以下步骤：步骤一：燃料加入气化炉，空气与燃料混合反应；步骤二：气化炉生成的混合物中固体颗粒一部分返送回气化炉内、另一部分返送回燃烧炉内；步骤三：气化炉的气化产物气注入燃烧炉；步骤四：燃烧炉燃烧后生成的混合物进行气固分离，固体颗粒加入燃烧炉内底部，烟气则经除尘器后一部分排向大气，另一部分送回燃烧炉；燃烧炉的排渣实现分离操作；除尘器捕捉到的颗粒通过第二分离装置分离；步骤五：载氧体储存库中的颗粒送入燃烧炉中。
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公开(公告)号：CN112988917A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110346496.8
申请日：2021-03-31
Applicant: 东南大学
Abstract: 本专利公开了一种基于多种实体上下文的实体对齐方法，主要处理因为实体结构异构性、实体属性异构性以及实体文本描述异构性引起的实体对齐困难问题。对于实体结构异构性问题，本专利使用TransE和RDF2Vec方法分别处理一跳和多跳结构信息，获取实体结构编码。对于实体属性异构性，本专利使用图卷积网络技术和图注意力机制，对每个实体按其属性的重要性提取其属性、属性值的信息，并映射到低维稠密的向量空间中。对于实体文本描述异构性，本专利使用预训练语言模型BERT获取文本语义信息，基于种子对齐实体信息进行模型的训练和学习，将实体的文本信息映射到低维稠密的向量空间。最后，本专利使用拼接技术和多视角技术对多种实体上下文进行联合对齐学习。
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公开(公告)号：CN107587429B
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201710661112.5
申请日：2017-08-04
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种悬索桥索夹安装位置修正方法，该方法包括以下步骤：首先根据索鞍实测预偏量和空缆跨中最低点坐标，求出主缆无应力长度；其次根据实测恒载重量修正吊杆力；然后根据主缆实际无应力长度和修正后的吊杆力，求出主缆成桥线形、索夹的成桥位置、每个主缆索段(相邻索夹之间)的无应力长度；最后计算空缆状态下每个索段的水平长度和索夹的安装位置。通过本发明方法可以根据空缆实测线形和恒载称重结果对空缆状态索夹安装位置进行修正，进而保证成桥状态索夹位置和吊杆倾角的准确性。
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公开(公告)号：CN118859077A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410807938.8
申请日：2024-06-21
Applicant: 江苏省计量科学研究院(江苏省能源计量数据中心) , 东南大学
IPC: G01R35/02 , G01D21/02 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/20 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于改进稠密网络的光纤电流互感器故障诊断方法及相关设备，采集光纤电流互感器运行状态监测数据和互感器最终输出信号数据；使用时间滑动窗口提取时域特征，组合运行状态监测数据构成高维多源信息；使用主成分分析法降低多源信息的维度，使用马尔科夫转移场将降维后的多源信息转化为马尔科夫转移场图像数据；将降维后的多源信息时间序列数据和马尔科夫转移场图像数据输入训练好的双输入改进稠密连接网络模型，实现电流互感器故障诊断。本发明能够准确的识别光纤电流互感器多种故障类型，保证互感器的准确运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118038066B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410128531.2
申请日：2024-01-30
Applicant: 东南大学 , 江苏环保产业技术研究院股份公司 , 镇江环境科技有限公司
IPC: G06V10/40 , G01N21/25 , G01N21/84 , G01N1/28 , G01G19/52 , G06V20/52 , G06T7/70 , G06T7/62 , G06T7/90 , G06V10/14
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网的固废资源化利用的智能化识别系统及方法，包括固废运输传送带，物联网平台，摄像头，现场监控主机；所述物联网平台包括视觉特征分析模块，振动参数确定模块，振动电机功率计算模块，振动参数更新模块；所述视觉特征分析模块，用于根据第一图像的图像特征和光谱特征获得固废的第一特征值，将第一特征值与预存的固废特征值对比分析；所述现场监控主机包括提取模块，用于识别并提取图像特征和固废的光谱特征。本发明通过设置震动模块可以防止固废之间由于被粉尘覆盖、掉色，固废堆叠、挤压导致的识别错误问题，进一步通过亮度补偿提高识别的准确率。
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公开(公告)号：CN118038066A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410128531.2
申请日：2024-01-30
Applicant: 东南大学 , 江苏环保产业技术研究院股份公司 , 镇江环境科技有限公司
IPC: G06V10/40 , G01N21/25 , G01N21/84 , G01N1/28 , G01G19/52 , G06V20/52 , G06T7/70 , G06T7/62 , G06T7/90 , G06V10/14
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网的固废资源化利用的智能化识别系统及方法，包括固废运输传送带，物联网平台，摄像头，现场监控主机；所述物联网平台包括视觉特征分析模块，振动参数确定模块，振动电机功率计算模块，振动参数更新模块；所述视觉特征分析模块，用于根据第一图像的图像特征和光谱特征获得固废的第一特征值，将第一特征值与预存的固废特征值对比分析；所述现场监控主机包括提取模块，用于识别并提取图像特征和固废的光谱特征。本发明通过设置震动模块可以防止固废之间由于被粉尘覆盖、掉色，固废堆叠、挤压导致的识别错误问题，进一步通过亮度补偿提高识别的准确率。
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公开(公告)号：CN112926340B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202110319217.9
申请日：2021-03-25
Applicant: 东南大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/289 , G06F40/216
Abstract: 本发明公开了一种用于知识点定位的语义匹配模型，主要用于解决电学领域题目知识点定位的问题。本发明首先对原始教材进行预处理，形成语料。然后，使用基于统计学的语义匹配模型TF‑IDF，LSI以及LDA编码。之后，再使用深度学习的语义匹配模型加强深度语义理解，通过BERT编码。随后，对于以上四种编码方式，计算余弦相似度作为语义相似的衡量。最后，基于投票的语义匹配集成模型根据教材片段出现在前列的次数和余弦相似度选择用户指定数量的教材片段作为最终知识点定位的结果。
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公开(公告)号：CN113157819A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110320754.5
申请日：2021-03-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于规则挖掘的实例匹配方法，用于解决不同知识库之间的融合问题。本发明的方法包括步骤：1)将多个知识库之间已知的等价实例作为种子集合；2)从种子集合的等价实例中挖掘出等价实例的匹配规则，并筛选掉上一轮评估效果不好的匹配规则；3)把匹配规则作用在多个知识库的数据上，匹配得到新的等价实例，把新的等价实例添加到种子集合中；4)利用匹配规则挖掘出的新的等价实例对匹配规则进行评估；5)使用期望最大值算法框架，迭代重复步骤2)～步骤4)的内容，直到没有新的匹配规则和等价实例产生。通过不断迭代，完成等价实例的寻找，实现知识的融合。
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公开(公告)号：CN112926340A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110319217.9
申请日：2021-03-25
Applicant: 东南大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/289 , G06F40/216
Abstract: 本发明公开了一种用于知识点定位的语义匹配模型，主要用于解决电学领域题目知识点定位的问题。本发明首先对原始教材进行预处理，形成语料。然后，使用基于统计学的语义匹配模型TF‑IDF，LSI以及LDA编码。之后，再使用深度学习的语义匹配模型加强深度语义理解，通过BERT编码。随后，对于以上四种编码方式，计算余弦相似度作为语义相似的衡量。最后，基于投票的语义匹配集成模型根据教材片段出现在前列的次数和余弦相似度选择用户指定数量的教材片段作为最终知识点定位的结果。
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