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公开(公告)号：CN116665766A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310258539.6
申请日：2023-03-16
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G16B15/30 , G16B40/00 , G16C10/00 , G16C20/30 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于图扩张卷积策略的药物靶标结合亲和力预测模型及方法。本发明通过特征编码模块对药物分子及局部信息和靶标进行特征编码，分别通过采用图扩张卷积策略的多通道通用聚合网络模块、多层残差卷积网络的药物序列表示学习模块以及双向长短周期记忆网络的靶标序列表示学习模块分别对药物分子结构、药物分子的局部化学信息和靶标结构进行特征提取，最后将提取到的药物全局结构特征、药物局部化学特征和靶标序列特征级联后经过DTA预测模块进行药物靶标亲和力值预测，有效地提高了药物靶标结合亲和力预测精度和药物重定向过程的成功率，解决了药物靶标结合亲和力预测精度不高，药物重定向过程的成功率较低的问题。
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公开(公告)号：CN113743016B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202111053448.6
申请日：2021-09-09
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F119/04
Abstract: 一种基于改进的堆叠式稀疏自编码器(SSAE)和注意力回声状态网络(Atten‑ESN)的发动机剩余寿命预测方法，首先采用3sigma准则去除原始噪声获得高质量的原始数据并实现数据重构，利用改进的SSAE提取发动机每个周期的特征并进行特征降维，其中在编码器中采用BN层与Dropout层解决梯度消失以及过拟合问题，然后将提取的发动机特征构建成HI值，获得表征发动机退化趋势的HI曲线，最后在ESN网络中引入注意力机制，自适应处理不同类型的特征并优化网络参数，最终得到RUL值，实现涡扇发动机的剩余寿命预测。本发明采用特征提取加网络预测结构的组合模型进行剩余寿命预测，提高了预测精度。摘要附图如图1。
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公开(公告)号：CN115577255A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211308913.0
申请日：2022-10-25
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G06F18/213 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种滚动轴承剩余使用寿命预测方法及系统，通过采集滚动轴承的振动信号，提取时域统计特征和频域统计特征，形成特征候选集；通过敏感性分析和冗余性分析对特征候选集中的冗余特征参数进行压缩；通过熵权法对特征候选集中的每个特征赋予不同的权重，构建复合健康指标；基于滑动窗口3σ区间的自适应方法对构建的健康指标进行平滑处理；对退化点后的已知样本进行拟合，然后模拟健康指标达到失效状态的退化轨迹，得到健康指标失效时对应的失效时间。本发明降低了单个特征之间的相关性与冗余性对剩余使用寿命预测精度的干扰；显著提高了预测的准确性，有效避免了传统方法潜在的问题。
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公开(公告)号：CN112580263B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202011555334.7
申请日：2020-12-24
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/17 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/04
Abstract: 一种基于时空特征融合的发动机剩余使用寿命预测方法，首先获取到原始的随时间变化的传感器数据，通过数据选择及归一化处理后得到特征数据，将特征数据分别输入到一维全卷积层神经网络和LSTM神经网络中，利用一维全卷积层神经网络实现数据集空间特征信息的提取，利用LSTM神经网络实现数据集时间序列特征信息的提取，得到该两类特征后，采用时空特征融合算法，对其进行特征融合，再将融合特征输入到最大池化的一维卷积神经网络进行特征二次提取，实现涡扇发动机的剩余使用寿命预测。本发明采用时空特征融合的多神经网络组合模型进行剩余使用寿命预测，提高了预测精度。
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公开(公告)号：CN113722833A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111053571.8
申请日：2021-09-09
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 基于双通道长短时记忆神经网络的涡轮发动机剩余使用寿命预测方法，首先测量监测发动机状态的传感器数据指标的可变性，获取具有可变性的传感器数据指标，然后利用双通道长短时记忆神经网络处理数据指标和数据指标的差值，并设计一种卷积神经网络模块提取长短时记忆神经网络序列输出结果的局部时间特征，之后，将局部时间特征用于两层全连接神经网络的输入，预测发动机的剩余使用寿命，最后，使用上一个时刻的预测值作为一个对当前时刻预测结果的缓冲，平滑校准当前的预测值。本发明有效降低了故障噪声的干扰，提高了长短时记忆神经网络处理时间序列的能力，并最终提升了拟合剩余使用寿命的精确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112580263A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011555334.7
申请日：2020-12-24
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/17 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/04
Abstract: 一种基于时空特征融合的发动机剩余使用寿命预测方法，首先获取到原始的随时间变化的传感器数据，通过数据选择及归一化处理后得到特征数据，将特征数据分别输入到一维全卷积层神经网络和LSTM神经网络中，利用一维全卷积层神经网络实现数据集空间特征信息的提取，利用LSTM神经网络实现数据集时间序列特征信息的提取，得到该两类特征后，采用时空特征融合算法，对其进行特征融合，再将融合特征输入到最大池化的一维卷积神经网络进行特征二次提取，实现涡扇发动机的剩余使用寿命预测。本发明采用时空特征融合的多神经网络组合模型进行剩余使用寿命预测，提高了预测精度。
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公开(公告)号：CN105373521A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201510887828.8
申请日：2015-12-04
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于Minwise Hash动态多阈值过滤计算文本相似度的方法，该方法将比对过程划分为多个比对点，并设置各比对点的动态阈值，过滤相似度低于下界阈值TL(k)的文档，输出相似度高于上界阈值TU(k)的文档。这种提前过滤的方法减少了后续的比对次数，降低了工作量。针对数据的各种情况，对于文档集合全部都是重复的极端情况，基于文本相似度上界阈值的过滤策略会非常有效；对于文档集合全部都是不重复的极端情况，基于文本相似度下界阈值的过滤策略则会非常有效。
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公开(公告)号：CN205003817U
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201520784639.3
申请日：2015-10-12
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 一种物联网动物园监管系统，包括安装于动物园区域内的监控设备，其特征在于：主要包括中央控制设备、无线空气质量探测器、红外探测器、移动终端设备、无线温湿度传感器和报警装置，无线空气质量探测器、无线温湿度传感器和报警装置分布于动物园的活动场所内；红外探测器安装于动物园的园门口；移动终端设备通过无线网络与中央控制设备连接。本实用新型的有益效果是：这种监管方式使动物园的管理工作更方便、快捷，而且更能保证动物园内游客的安全性，不仅使游客放心，动物园的管理水平也有了大大的提高。
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公开(公告)号：CN204615115U
公开(公告)日：2015-09-02
申请号：CN201520246863.7
申请日：2015-04-22
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本实用新型涉及数码设备技术领域，特别是一种摄像系USB集线器装置,它包括电缆线、USB集线器、悬臂和摄像头，USB集线器通过悬臂与摄像头连接，USB集线器下端设置有基座，USB集线器面板上设置有开关键和若干USB接口，USB集线器面板上还设置有与开关和USB接口相对应的指示灯，USB集线器内设置有驱动电路板，电缆线通过驱动电路板分别与USB接口、开关键和摄像头电性连接，电缆线包括数据电缆和电源电缆；悬臂包括一系列铰链、一系列连接杆和摄像头底座组成。本实用新型采用了USB集线器接口，这样在使用过程更方便，其它外置设备也可以使用，通用性强，即插即用，在结构上采用连接杆和铰链的组合，可使摄像头位置随时调整，多方位调整等功效。
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公开(公告)号：CN204611222U
公开(公告)日：2015-09-02
申请号：CN201520155016.X
申请日：2015-03-18
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本实用新型涉及一种远程教学双向干线放大器配件，包括设备箱，所述设备箱的下端设有底板，所述底板上安装有多个绝缘弹性柱，所述绝缘弹性柱上安装有弹簧，绝缘弹性柱的上端还安装有固定板，所述固定板的两端安装有固定螺钉，底板的下端还安装有空心螺纹套，所述空心螺纹套的下端安装有横板，所述横板的两端安装有T形承载座，所述T形承载座还位于横板的下端。本实用新型通过设置带有固定螺钉的固定板和底板有助于实现弹簧的定位，通过设置带有弹簧的绝缘弹性柱和固定板既有助于弹簧的限位又有助于设备箱内电气元件的减震，通过设置带有横板的空心螺纹套有助于支撑和调节设备箱位置，延长设备箱使用寿命。
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