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公开(公告)号：CN104809151B
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201510107469.X
申请日：2015-03-11
Applicant: 同济大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种基于多维度的交通异构数据集成方法，包括以下步骤：1)建立交通异构数据云服务平台，该交通异构数据云服务平台包括云服务中心、云服务请求端和云服务提供端，实现服务发现、服务发布和服务交互；2)建立本体库，该本体库中包括面向异构数据云服务的本体模型及本体实例与服务实例的映射关系；3)建立服务语义检索模块；4)建立流程驱动模块，实现云服务动态组合与调用。与现有技术相比，本发明解决了交通异构数据的系统异构和语义异构，为目前交通领域异构数据集成问题提供解决方案，为我国智能交通系统建设提供借鉴与导向。
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公开(公告)号：CN103605849B
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201310594318.2
申请日：2013-11-21
Applicant: 同济大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种产品设计分析开发环境中联动计算的实现方法，包括：对计算方法输入文件*.in、计算中间文件*.vars及计算方法输出文件*.out进行参数取值匹配；对于in→in、var→in及out→in映射类型，确定参数映射关系；添加多个计算方法，选择联动计算模式为顺序联动或逆序联动，遍历计算方法组中的计算方法，根据不同参数映射类型，按照参数取值匹配规则完成取值并进行数值替换，随后依次执行计算方法。与现有技术相比，本发明在联动计算的实现过程中，通过对不同的参数属性建立映射关系，提出了不同的流程和存储策略，同时保证反向解析的准确性，最终为实现联动计算提供了一套可行的策略。
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公开(公告)号：CN105808734A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610135903.X
申请日：2016-03-10
Applicant: 同济大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/288
Abstract: 本发明涉及一种基于语义网的钢铁制造过程知识间隐性关系获取方法，用以对钢铁制造过程知识之间的隐性关系进行准确表达，包括以下步骤：1)对钢铁制造过程知识进行三元组表述，建立钢铁制造过程知识的概念与关系的初始化模型；2)将初始化模型进行转化，构建本体库；3)对生产标准数据和本体库进行语义映射，构建语义网模型；4)采用语义网规则语言SWRL对钢铁制造过程知识中概念与关系的约束条件进行形式化表达，建立面向知识推理的规则库；5)根据语义网模型和规则库，采用推理引擎，获取钢铁制造过程知识之间的隐性关联信息。与现有技术相比，本发明具有可复用、易维护、表达灵活、充分发掘、数据联系强等优点。
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公开(公告)号：CN104750916A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201510107470.2
申请日：2015-03-11
Applicant: 同济大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种用于锅炉虚拟样机设计的设计资源集成系统，包括：数据层，保存整个锅炉虚拟样机设计所涉及的各类数据和文件；集成中间层，用于访问数据层和集成外部分析设计工具；应用层，通过集成中间层访问数据层或调用所集成的外部分析设计工具以完成锅炉虚拟样机设计；用户接口层，通过可视化界面实现人机交互。与现有技术相比，本发明有效提高锅炉虚拟样机设计效率及简洁性，为有效开展锅炉虚拟样机设计并真正发挥锅炉虚拟样机优势提供可靠支持。
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公开(公告)号：CN118657241A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410668231.3
申请日：2024-05-28
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/04 , G06F18/2321 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084 , G06N3/006 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N5/01 , G06N5/045
Abstract: 本发明公开了一种基于反事实解释的流程工业工艺参数推荐方法，涉及工艺参数推荐技术领域，包括：获取产品质量数据集，并对数据集进行预处理操作；将数据预处理后的数据集划分为训练集和测试集；基于Crossℜ构建产品质量预测模型；基于WGAN‑GP和Crossℜ构建反事实生成模型；通过生成器获取反事实样本，并从有效性、特征邻近性、特征稀疏性和特征数据流形接近性，对生成的反事实样本进行评估和筛选，得到反事实样本。本发明提供的基于反事实解释的流程工业工艺参数推荐方法通过反事实解释在工艺参数特征空间中寻找最优工艺参数组合，辅助专家分析关键工艺参数的调整方向或者范围。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117035089A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310753699.8
申请日：2023-06-25
Applicant: 同济大学
IPC: G06N5/04 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F16/36 , G06Q10/04
Abstract: 本案涉及一种基于多关系循环事件图注意力的时态知识图谱推理方法，用于解决现有时态知识图谱推理时未充分考虑多关系场景下邻域信息对目标实体影响的差异性，导致对邻域特征的学习能力有限，从而对未来事件的预测能力不足的问题。本案在对多关系循环事件进行时态知识图谱推理时，不仅考虑相邻事件间的时序相关性，还利用多关系邻域聚合器融合目标实体的邻域信息，并在融合过程中使用注意力机制考虑多关系场景下不同邻居节点对目标节点的不同贡献，从而良好地解决了时态知识图谱外推问题。进一步地，本案还采用了单层图注意力网络对静态信息进行聚合构建静态约束信息，以提高事件预测准确性。
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公开(公告)号：CN109635119B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN201811253578.2
申请日：2018-10-25
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于本体融合的工业大数据集成系统，包括：大数据本体构建模块，用于利用工业大数据构建大数据本体；相似度计算模块，用于基于本体的语言学特征与结构特征，计算大数据本体中的概念进行相似度计算；本体融合模块，用于根据相似度计算结果，进行本体融合，获得融合后的本体模型；本体库构建模块，用于根据融合后的本体模型，将企业内部数据与企业外部数据映射成本体实例数据，生成工业大数据本体库，实现数据集成。与现有技术相比，本发明通过本体融合后形成的工业大数据本体库，能够避免初期构建工业大数据本体存在的内外部数据不连通造成的关系模糊、语义不清的问题，从而实现不同来源工业大数据的集成。
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公开(公告)号：CN115215215A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210705724.0
申请日：2022-06-21
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种大型门式造船起重机的智能预警与故障诊断方法，包括：获取起重机历史工况数据和传感器数据、并进行预处理操作，以得到训练集数据；利用训练集数据，训练得到XGBoost预测模型；将起重机实际工况数据输入XGBoost预测模型，输出得到传感器数据预测值；计算传感器数据预测值与传感器数据实际值的时间残差序列，若超过残差阈值，则推送预警信息；根据专业知识构建知识图谱；根据预警信息，在构建的知识图谱中抽取子图，并进行诊断，得到诊断结果；在知识图谱中匹配与本次诊断结果相关的信息，并进行推送。与现有技术相比，本发明在缺少历史故障数据、历史运行数据无标注数据的情况下，能够可靠准确地进行大型门式造船起重机的智能预警及故障诊断。
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公开(公告)号：CN114462717A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210167252.8
申请日：2022-02-23
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进GAN与LSTM的小样本气体浓度预测方法，包括：获取目标气体浓度的历史数据；对目标气体浓度的历史数据进行预处理，构建得到历史数据集；通过改进的GAN对历史数据集进行扩充，得到扩充后的数据集，其中，为避免GAN网络在训练过程中出现梯度消失问题，使用Wasserstein距离构造损失函数对GAN网络进行改进；按照设定的比例，将扩充后的数据集划分为训练集和测试集；利用训练集和测试集，对LSTM网络进行训练，得到气体浓度预测模型；将实际需要预测的气体数据输入气体浓度预测模型中，输出得到对应的预测气体浓度。与现有技术相比，本发明能够消除样本不充足带来的负面影响，能够有效解决小样本气体浓度预测问题，并提高气体浓度预测的精度。
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公开(公告)号：CN108062583A
公开(公告)日：2018-05-22
申请号：CN201610979363.3
申请日：2016-11-08
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种面向节能减排的加热炉工艺参数寻优方法，该方法包括如下步骤：(1)获取大量加热炉运行样本数据；(2)以加热炉运行样本数据中的加热炉工艺参数为输入，吨钢能耗为输出构建加热炉能耗模型；(3)配置加热炉工艺参数范围；(4)利用加热炉能耗模型，以加热炉工艺参数范围作为优化作用域，吨钢能耗最低为优化目标进行优化计算，获取加热炉最优工艺参数。与现有技术相比，本发明算法简单、结果精确可靠。
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