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公开(公告)号：CN118748058A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410907131.1
申请日：2024-07-08
Applicant: 北方工业大学
IPC: G16H15/00 , G06N5/022 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于知识图谱的眼科超声报告生成方法及系统，方法包括：S1：对样本的超声图像和诊断报告分别进行特征提取；S2：构建知识图谱，更新所述知识图谱的节点特征，将所述更新后的节点特征和图像特征融合，获取知识增强的图像特征；S3：基于记忆矩阵分别获取所述知识增强的图像特征、文本特征的跨模态对齐特征；S4：基于所述知识增强的图像特征的跨模态对齐特征、所述文本特征的跨模态对齐特征，通过编码器和解码器，输出超声报告文本；完成构建超声报告生成模型；S5：将超声图像输入所述模型，生成相应的超声报告。本发明解决了现有的医疗报告生成模型中缺乏考虑疾病关联性以及跨模态信息对齐的问题，有效提升了生成超声报告的质量。
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公开(公告)号：CN115964503A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202111630708.1
申请日：2021-12-28
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于社区设备设施的安全风险预测方法及系统，该方法包括：基于目标社区中每种设备设施在不同时刻的设备安全数据，分别构建目标社区的历史时刻动态知识图谱集合和当前时刻动态知识图谱；将历史时刻动态知识图谱集合中的历史时刻动态知识图谱，按照时序关系，依次输入到设备设施历史知识图谱预测模型，得到第一设备设施安全风险预测结果；将当前时刻动态知识图谱输入到设备设施当前时刻知识图谱预测模型，得到第二设备设施安全风险预测结果；将第一设备设施安全风险预测结果和第二设备设施安全风险预测结果进行融合，得到设备设施安全风险最终预测结果。本发明提高了社区安全风险预测准确性。
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公开(公告)号：CN113934863B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202111154651.2
申请日：2021-09-29
Abstract: 本发明提供一种食品安全风险预测方法、装置、电子设备及介质，方法包括：获取并分析历史食品安全风险事件，得到各个实体数据及其对应的时间戳数据，根据各个实体数据及其对应的时间戳数据构建四元组数据，得到知识图谱；通过预设聚合器将知识图谱中各个时刻下，各个头部实体数据及其对应的尾部实体数据进行聚合，得到各个时刻下的各个局部数据；基于各个时刻下的各个局部数据确定其对应的全局数据，通过各个时刻下的全局数据及其对应的各个局部数据对预设神经网络进行训练，得到食品安全知识图谱模型；确定输入的待预测时刻，基于食品安全知识图谱模型对待预测时刻的食品安全风险进行预测。本发明通过时序的食品安全知识图谱模型提升预测准确性。
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公开(公告)号：CN114531495A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210183327.1
申请日：2022-02-25
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明涉及一种数据包、数据包生成方法及数据包生成系统。所述数据包包括：由左向右依次排列的前导字节域、Time域、ID域、Position域和State域；前导字节域用于表示当前时刻待传输的数据包是否与上一时刻待传输的数据包相同，Time域用于表示数据包的传输时间，ID域用于表示数据包的目的地址，Position域用于表示数据包的位置，State域用于表示数据包的传输数据格式。本发明可以大大减少数据包的长度，提高灵活性的同时还能提高通信效率。
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公开(公告)号：CN119026466A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411065150.0
申请日：2024-08-05
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/2433 , G16C20/10 , G16C20/70 , G06N7/01 , G06N3/0985 , G06F119/08 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种城市固废焚烧过程炉膛温度鲁棒预报方法，包括以下步骤：S1、根据预设的训练集建立初始炉温模型；S2、假设训练数据中的噪声的先验分布遵循偏斜t分布，通过最大似然估计与期望条件最大化算法迭代优化模型的输出权重和超参数的集合，建立炉温预报模型；S3、通过炉温预报模型对焚烧过程中炉膛温度进行预测。通过实时获取城市固废焚烧过程的过程数据，建立基于鲁棒随机配置网络的炉温预报模型，通过具有重尾特性的偏斜t分布模拟焚烧过程运行数据中非对称异常值的先验分布，并借助最大似然估计法求解炉膛温度预报模型的输出权重，提高炉膛温度预报模型对异常数据的鲁棒性，实现了城市固废焚烧过程炉膛温度的实时准确预报。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118840725A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410944126.8
申请日：2024-07-15
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于图注意力网络的多任务场景理解方法。包括以下步骤：采集数据并进行标注记录，得到多模态数据集；基于多模态数据集，得到所有物体的类别信息；再寻找每个物体的相对位置信息并转换为全局位置信息，同时添加当前时间的环境信息生成综合数据表示；设计预设规则，生成场景模型；利用损失函数和图注意神经网络进行场景模型的迭代训练，得到训练好的场景模型并进行多种场景分析任务，通过场景分析结果推理场景的整体情况。本发明能够提升多模态数据融合效率、简化数据对齐和同步处理过程、全面集成与分析环境信息、增强全局场景理解能力、同时进行多种场景理解任务，实现对复杂场景的全面感知和智能推理。
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公开(公告)号：CN114925387B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202210342396.2
申请日：2022-04-02
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06F21/62 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/045 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/94 , G16Y10/25 , G16Y20/20 , G16Y40/20 , G16Y40/30 , H04L67/10 , H04L67/12 , B07C5/34 , B07C5/36 , B07C5/38
Abstract: 本发明提供一种基于端边云架构的分拣系统、方法、及可读存储介质，其中系统包括：位于终端层的物料传输装置、数据采集装置、物料抓取装置，位于边缘层的边缘计算模块，位于云层的云服务器模块；物料传输装置用于对待分拣的物料进行传输；数据采集装置用于对待分拣的物料进行数据采集；边缘计算模块用于对数据采集装置采集到的数据进行处理，获取目标检测结果；云服务器模块用于对边缘计算模块传输的数据进行计算处理，并将处理的目标检测结果传输至边缘计算模块；物料抓取装置用于根据接收到的所述边缘计算模块的目标检测结果，对待分拣的物料进行抓取以及转移。本发明能够解决人工分拣和目前自动分拣系统中存在数据处理存在巨大能耗等问题。
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公开(公告)号：CN116088445A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211737198.2
申请日：2022-12-30
Applicant: 北方工业大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供一种分散式工业过程监控方法、装置和电子设备。该方法包括：采集工业过程正常运行状态下的变量数据集，并对所述变量数据集进行变量分解，以得到多个变量子数据集；采用各所述变量子数据集分别建立基于支持向量数据描述的多个故障检测模型；采集所述工业过程运行状态下的实时变量数据集，基于所述变量数据集的变量分解原则对所述实时变量数据集进行分解，以得到多个实时变量子数据集；采用各所述故障检测模型，分别检测对应的各实时变量子数据集，以获得工业系统故障检测结果。该方法对不满足高斯假设和线性假设的过程变量具有较好的监测性能。
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公开(公告)号：CN115964504A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202111630731.0
申请日：2021-12-28
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明提供一种食品安全风险预测方法及系统，该方法包括：获取待预测食品的食品安全抽检数据；基于多个不同历史时刻的食品安全抽检数据，按照时序关系，构建历史时刻食品安全动态知识图谱集合；根据当前时刻的食品安全抽检数据，构建当前时刻食品安全动态知识图谱；将历史时刻食品安全动态知识图谱集合输入到食品安全历史知识图谱预测模型，得到历史时刻食品安全风险预测结果；将当前时刻食品安全动态知识图谱输入到食品安全当前时刻知识图谱预测模型，得到当前时刻食品安全风险预测结果；将历史时刻食品安全风险预测结果和当前时刻食品安全风险预测结果进行融合，得到食品安全风险最终预测结果。本发明提升了食品安全风险预测精度。
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公开(公告)号：CN115629600A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202210918432.5
申请日：2022-08-01
Applicant: 北方工业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种应用于复杂动态安保环境下多机器人分布式协同围捕方法。首先提出了一种缓冲维诺图的避障策略，动态更新机器人与障碍物之间的边界权重，使得机器人缓冲维诺安全区域与障碍物相切但不相交。机器人在其自身缓冲维诺安全区域内规划控制行为，避免了自身与其他障碍物之间碰撞。其次，在可疑机器人周围依据围捕机器人的数量生成均匀分布可疑机器人周围的围捕点，针对围捕机器人，基于匈牙利算法根据距离最短原则实现所有围捕机器人与围捕点之间的最优任务匹配。最后，依据围捕机器人与障碍物间的实时距离，提出两种围捕控制律的设计方法，提高了围捕的能力，优化了围捕时间。
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