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公开(公告)号：CN119005321B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411480206.9
申请日：2024-10-23
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06N5/022 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06F18/25
Abstract: 一种融合时序知识图谱的机电设备预测性维护方法，属于机电设备预测性维护领域，模型专门针对机电设备运维时序知识图谱进行推理，实现预测性维护；首先获取机电设备的并行结构信息学习用于节点分类的信息节点表示，并为每个相关的节点生成特征向量；然后从向量序列中捕获机电设备运行的时间演化信息，最后输出隐藏状态向量参与条件强度函数的构建，并基于强度函数实现时序知识图谱的预测，以完成对机电设备预测性维护任务。本发明有效实现机电设备预测性维护。
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公开(公告)号：CN119284683B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411764927.2
申请日：2024-12-04
Applicant: 中国计量大学
IPC: B66B5/02 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N3/048 , G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06F17/11 , B66B5/00
Abstract: 一种基于数字孪生的电梯故障诊断方法，属于电梯故障诊断领域，所述方法包括以下步骤：第一步、采集电梯振动信号；第二步、构建电梯垂直方向的数值模型，首先建立系统的动力学方程，再计算系统的动能、系统的势能和系统耗散系数；第三步、改进PINNs模型，在损失函数中引入作为物理信息调节器，并引入重激活算法优化损失函数；步骤（3.2）设计重激活算法获取模型最优解；第四步、将第一步采集到的少量电梯故障振动信号输入具有运动方程约束的PINNs模型中，获取仿真电梯振动数据；第五步、改进GCN模型用于电梯故障诊断。本发明能够有效的获取那些现实中不易获取的数据，有效提高故障诊断准确率。
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公开(公告)号：CN119284683A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411764927.2
申请日：2024-12-04
Applicant: 中国计量大学
IPC: B66B5/02 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N3/048 , G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06F17/11 , B66B5/00
Abstract: 一种基于数字孪生的电梯故障诊断方法，属于电梯故障诊断领域，所述方法包括以下步骤：第一步、采集电梯振动信号；第二步、构建电梯垂直方向的数值模型，首先建立系统的动力学方程，再计算系统的动能、系统的势能和系统耗散系数；第三步、改进PINNs模型，在损失函数中引入作为物理信息调节器，并引入重激活算法优化损失函数；步骤（3.2）设计重激活算法获取模型最优解；第四步、将第一步采集到的少量电梯故障振动信号输入具有运动方程约束的PINNs模型中，获取仿真电梯振动数据；第五步、改进GCN模型用于电梯故障诊断。本发明能够有效的获取那些现实中不易获取的数据，有效提高故障诊断准确率。
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公开(公告)号：CN119271879A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411271158.2
申请日：2024-09-11
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q50/10
Abstract: 一种基于跨视图对比学习的多样化云原生服务推荐方法，首先创建服务数据集，抽取图结构，包括用户‑服务图、用户‑组合图和组合‑服务图，然后，进行多样化推荐视图划分；针对多样化推荐视图中的图结构，利用图编码器进行编码，构建单项服务视图的用户向量、云原生服务向量，以及组合服务视图的用户向量、云原生服务向量和服务组合向量；对单项服务视图以及组合服务视图中的用户、云原生服务向量进行数据增强操作，构造用户样本对和服务样本对，基于用户样本对和服务样本对开展跨视图对比学习；计算服务推荐分数和列表内相似性，根据服务推荐分数和列表内相似性进行多样化服务推荐。本发明优化服务推荐体验，提高服务推荐结果的多样性程度。
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公开(公告)号：CN119271878A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411271155.9
申请日：2024-09-11
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q50/10
Abstract: 一种基于云场景服务组合关系的服务数据捆绑推荐方法，引入捆绑推荐思想对服务场景进行建模，首先从API服务和服务组合中抽取出捆绑推荐层和捆绑推荐关系，并将其转换为捆绑交互图结构；其次，对捆绑交互图进行初始编码，利用初始编码结果构造中间向量，加权聚合中间向量以构造用户、服务和捆绑向量；然后，对用户、服务和捆绑向量进行拼接，构建用户‑服务向量和用户‑捆绑向量；最后，利用用户‑服务向量和用户‑捆绑推荐向量计算捆绑分数，基于捆绑推荐分数进行服务推荐。本发明提高服务推荐的相关性和精确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119227430A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411764947.X
申请日：2024-12-04
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/17 , G06F30/27 , G06F18/2415 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/08 , B66B5/00 , B66B5/02 , G01D21/02 , G06F119/14 , G06F119/10 , G06F119/08 , G06F119/02 , G06F111/10
Abstract: 一种电梯故障诊断数字孪生系统搭建方法，属于数字孪生、电梯故障诊断领域，该方法包括以下步骤：第一步、搭建电梯数字孪生故障诊断四维模型框架；第二步、电梯数据采集；第三步、构建虚拟电梯模型；第四步、构建电梯垂直方向的数值模型；第五步、改进PINNs模型，在损失函数中引入参数作为物理信息调节器，并引入重激活算法优化损失函数；第六步、获取模拟振动数据，将采集到的少量电梯故障振动信号输入具有运动方程约束的PINNs模型中，获取仿真电梯振动数据；第七步、改进GCN模型用于电梯故障诊断；第八步、建立电梯故障诊断数字孪生平台。本发明将电梯故障诊断和数字孪生技术融合，有效提高故障诊断准确率。
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公开(公告)号：CN119117849A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411226623.0
申请日：2024-09-03
Applicant: 杭州睿和物联科技有限公司 , 中国计量大学 , 杭州华箭智能科技研究院有限公司
Abstract: 一种基于视频智能分析的电梯安全监测系统，包括：AI监测装置，用于实时分析电梯内的视频数据实现智能检测，检测功能包括开关门检测、楼层识别、运行方向监测、乘梯人数统计、电动车检测、烟火检测、吸烟检测、挡门、扒门报警和人脸活体识别；数据记录模块，用于记录电梯的运行数据和安全事件，所述运行数据包括电梯的运行次数、时长、开关门次数和运行楼层数数据；异常事件报警模块，用于当检测到安全事件时发出报警并记录事件。以及提供一种基于视频智能分析的电梯安全监测方法。本发明提升电梯安全监测的智能化水平，减少电梯故障和事故的发生。
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公开(公告)号：CN118886300A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410899510.0
申请日：2024-07-05
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F18/214
Abstract: 一种基于数字孪生的工业锅炉故障诊断方法，包括如下步骤：步骤1，建立锅炉数字孪生模型；步骤2，使用构建的数字孪生模型模拟锅炉的各种故障状态；步骤3：将故障数据分割为训练集和测试集，然后对步骤2得到的特征数据进行预处理；步骤4：构建具有物理约束的对抗生成网络PCGAN；步骤5：利用从数字孪生模型导出的数据来训练PCGAN，实现工业锅炉故障诊断。本发明提高数字孪生体模型实时状态检测和故障诊断结果的时效性。
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公开(公告)号：CN117370650A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311271535.8
申请日：2023-09-28
IPC: G06F16/9535 , G06N3/0464 , G06F18/213 , G06F17/16
Abstract: 一种基于服务组合超图卷积网络的云计算数据推荐方法，挖掘云计算数据中的潜在服务组合关系，构建序列组合集；基于序列组合集构建服务组合超图，实现对API服务的组合特征的有效建模；根据切比雪夫近似卷积的思想，设计超图卷积网络提取服务组合超图上的超图信号；然后，使用Hg‑Pool池化方法对超图信号进行降维处理；利用预训练语言模型对API服务进行语义编码，得到语义嵌入向量，融合语义嵌入向量和超图信号，得到组合嵌入向量；最后，利用组合嵌入向量和超图信号计算API服务的推荐概率，得到推荐结果。本发明关联度较高、降低计算复杂度和过拟合风险、提高推荐结果的精确度。
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公开(公告)号：CN117009673A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310821888.4
申请日：2023-07-05
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F16/9536 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06N3/048
Abstract: 一种基于图神经网络的RESTful服务推荐方法，基于服务调用矩阵信息，构建Mashup服务与RESTful服务间的调用图结构MAIG；基于RESTful服务间的功能关联信息，构建RESTful服务间关联信息图结构ATCG；根据MAIG图结构，设计对应的图神经网络结构，获取Mashup组合服务与RESTful服务对应的特征表示；根据ATCG图结构，设计对应的图神经网络结构，获取该图结构下RESTful服务对应的特征表示；利用获得的特征表示，计算成对分数，并计算损失函数结果，对整体推荐模型进行优化；匹配用户请求，利用成对分数，排序并实现RESTful服务推荐。本发明提升了服务推荐效果。
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