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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118332094B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410752119.8
申请日：2024-06-12
Applicant: 南京玻璃纤维研究设计院有限公司 , 中国建材集团有限公司
IPC: G06F16/332 , G16C60/00 , G06F16/242 , G06F16/245
Abstract: 本发明公开了一种玻璃纤维领域的智能对话交互系统，该对话交互系统的开发，使得玻璃纤维领域的研究人员可以通过对话的方式实现对应功能，降低了AI在玻璃纤维领域的使用门槛，缩短了玻璃纤维材料开发周期。该系统相比于现有技术，功能丰富，在识别和解析玻纤领域科研人员对于复杂材料模拟、结构优化或性能预测等需求时，可实现精确匹配。此外，本发明提出新的关键信息提取方法、数据剔除方法、性能计算方法等，能实现高精度对话问答。
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公开(公告)号：CN116050243B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202211434294.X
申请日：2022-11-16
Applicant: 南京玻璃纤维研究设计院有限公司 , 中国建材集团有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F17/15 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于函数型统计模型的玻璃电阻率预测方法及系统，方法步骤为：采集玻璃材料在不同温度下的电阻率数据，构建玻璃电阻率的数据库；对电阻率数据进行取对数处理；计算所有电阻率数据的均值函数和协方差函数；利用指数基函数对均值函数和协方差函数进行近似处理；使用函数型主成分分析模型对不同组分、不同温度下的玻璃电阻率数据进行建模；通过上述构建的模型对待检测玻璃样本的电阻率进行预测。本发明相比较传统的方法，具有更低的预测误差和更好的可解释性。
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公开(公告)号：CN113628695A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110797848.1
申请日：2021-07-14
Applicant: 南京玻璃纤维研究设计院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种玻璃黏度预测方法及系统，该方法具体步骤为：采集玻璃材料在不同温度下的黏度数据，构建玻璃黏度的数据库；在高斯过程的假设下基于函数型混合效应模型对不同组分、不同温度下的玻璃黏度数据进行建模，对于固定效应项，采用运算速度更快的B样条基函数进行展开；对于随机效应项，使用非线性的核函数来描述其协方差函数，同时在核函数中加入自变量以解释玻璃黏度间的相关性；对于推断方法，使用EM算法对模型中的参数进行估计，最后对多元玻璃在不同温度下的黏度进行预测。本发明提供的预测方法相比较传统统计模型，具有更低的预测误差和更少的计算成本。
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公开(公告)号：CN113255083B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110715862.2
申请日：2021-06-28
Applicant: 南京玻璃纤维研究设计院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于分子动力学和弹性网络回归模型的弹性模量预测方法，属于玻璃性能预测领域。所述方法基于分子动力学建立玻璃内部氧化物的晶体和非晶体结构，考虑了玻璃的长程无序和短程有序性，更加符合实际玻璃的规律，针对弹性模量这一玻璃性能，创新性的提出以晶体中单位阳离子的结合能、晶胞的弹性张量常数以及晶胞的体模量与剪切模量的乘积作为性能参数，对应构造用于弹性网络回归模型中的描述符，从而实现了对于玻璃弹性模量的精准预测；而且基于分子动力学计算描述符，基于牛顿定律，体系构造简单，不需要考虑每个电子的行为，而是将体系的电子机构等效为原子内部的势能函数，大大简化了计算过程，节约了计算时间。
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公开(公告)号：CN113326664A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110717315.8
申请日：2021-06-28
Applicant: 南京玻璃纤维研究设计院有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于M5P算法预测玻璃介电常数的方法，属于玻璃性能预测技术领域。所述方法通过提供一种新的具有不同对称性的氧化物团簇的原子结构模型的构造方法，并基于第一性原理考虑电子结构，只构造团簇而不构造晶体，从而既可以反映体系的状态，又不增加计算成本，同时保证了介电常数的预测准确度。而且本申请采用M5P模型树构造介电常数预测模型，不需要考虑全局线性回归，M5P模型树将样本特征划分为若干个分段线性回归，树的可解释性更强，而且该算法的训练模型时间短。
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