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公开(公告)号：CN119089982A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411212448.X
申请日：2024-08-30
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 潍柴动力股份有限公司
IPC: G06N3/098 , G06N3/084 , G06N3/0499 , G06F21/57
Abstract: 本发明涉及应用于攻击场景下的分布式学习聚合方法、存储介质和程序产品。该方法包括：构建包含n个节点和单个参数服务器的异构分布式学习系统；参数服务器获取各个节点的梯度；基于接收的各个节点的梯度，参数服务器获取各个节点梯度的范数与方向；基于各个节点梯度的范数与方向，参数服务器计算各个梯度的保留概率，并进行概率筛选，确定保留梯度；根据梯度筛选结果，参数服务器获取各个保留梯度的平均值，根据各个保留梯度的平均值，进行全局模型参数的迭代优化，利用最终优化后的全局模型参数对异构分布式学习系统进行性能评估。本发明将梯度的范数与方向信息相结合，通过概率筛选实现了在异构分布式机器学习环境下保持拜占庭鲁棒性的目标。
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公开(公告)号：CN113543295B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202110719226.7
申请日：2021-06-28
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东山科智能科技有限公司
IPC: H04W52/04 , H04L1/1607 , H04L1/18 , H04B11/00
Abstract: 本发明公开了基于声波通讯的数据传输方法及系统，包括一发送设备和至少一接收设备，所述任一接收设备均具有唯一的ID，且所述发送设备和所述接收设备均具有声音播放和拾取功能，所述数据传输方法包括以下步骤:首先，一探测设备帧首先被所述发送设备周期性地发送，所述接收设备如果接收到该探测设备帧，则所述接收设备会向所述发送设备回复一探测应答帧；其次，所述发送设备发送的数据帧中记载有帧号和该接收设备ID，相邻数据帧的帧号是连续的；最后，所述接收设备将所有缺少和数据校验错误数据帧的帧号发送给所述发送设备，所述发送设备重传，直到所有数据帧被所述接收设备正确地接收。本发明有效地提高了数据通讯的波特率。
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公开(公告)号：CN113033490B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202110443273.3
申请日：2021-04-23
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F18/213 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06F21/60 , G06N3/048 , G06N3/08 , G01H17/00
Abstract: 本公开提供了一种基于声音信号的工业设备通用故障检测方法及系统，获取待识别的工业设备音频数据；将获取的音频数据输入到预设分类模型中，得到故障检测结果；其中，在基于Deep‑SVDD构建的预设分类模型中，提取梅尔频率倒谱系数特征和短时过零率特征，将获取的特征通过BP神经网络编码并计算编码后的向量距离超球体圆心的距离，依照距离得到检测评分，根据评分与预设阈值的对比得到故障检测结果；本公开利用基于Deep‑SVDD构建的预设分类模型，能够最大限度上模拟人的判断行为，实现了快速精准的故障检测。
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公开(公告)号：CN116659829A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310500680.2
申请日：2023-04-28
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
Abstract: 本发明涉及故障检测技术领域，提供了一种机械设备异常检测方法、系统、存储介质及设备，包括：获取机械设备运行声音；对机械设备运行声音进行变换，得到对数梅尔频谱；基于对数梅尔频谱，采用异常检测模型，进行机械设备异常声音检测；所述异常检测模型训练所采用的训练集，通过对原始训练集进行时移、音量增益、变换、噪声注入和数据增强得到；其中，变换包括，对每个帧进行傅里叶变换得到频域表示，将频域表示映射到梅尔刻度上并分成若干个频带，并对每个频带的能量取对数。增加了数据样本数量和多样性，有助于提高异常检测模型的性能。
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公开(公告)号：CN115858792A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310132159.8
申请日：2023-02-20
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F40/216 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，公开了基于图神经网络的招标项目名称短文本分类方法及系统；方法包括：获取待分类的招标项目名称；对文本进行分词处理；将分词结果输入到训练后的短文本分类模型中，输出分类结果；训练后的短文本分类模型，对分词结果提取出语义图的特征矩阵；对分词结果构建顺序图，得到顺序图的特征矩阵；对分词结果提取出文本特征，将文本特征分别映射到语义图的特征矩阵和顺序图的特征矩阵中，得到映射后的语义图特征矩阵和映射后的顺序图特征矩阵；实现语义图和顺序图的图内传播和图间传播，对招标项目名称短文本进行分类，得到分类标签；本发明能够解决现有人工标注效率不高和信息资源严重浪费的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115171642A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210795721.0
申请日：2022-07-07
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC: G10K11/178 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明属于主动降噪技术领域，提供了一种基于改进的循环神经网络的主动降噪方法及系统，该方法包括获取待降噪信号数据；基于待降噪信号数据和训练好的改进的循环神经网络模型对噪声信号进行滤波控制，生成滤波后的信号；其中，所述改进的循环神经网络模型的构建过程为：采用门控循环单元替换传统循环神经网络中的隐藏单元中的tanh函数，形成了一个带有门控的RNN网络，同时使用遗忘门和记忆门对具有时间相关性的噪声信号进行处理；对滤波后的信号通过次级路径模型模拟得到抗噪声信号；依据相消干涉原理，根据抗噪声信号对噪声信号进行消除得到去噪后的信号。不仅保证了信号的时间相关性，而且提高了训练效率。
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公开(公告)号：CN114896403A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210565193.X
申请日：2022-05-23
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学 , 山东山科智能科技有限公司
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，公开了基于门控机制的企业二级行业分类方法及系统，包括：获取待分类的企业信息；将待分类的企业信息，输入到训练后的企业二级行业分类模型中，输出企业二级行业分类结果；其中，训练后的企业二级行业分类模型，其工作原理是：获取待分类企业信息的单词特征向量，再从单词特征向量中提取企业信息的上下文向量；然后，将单词特征向量与上下文向量进行拼接；对拼接后的向量分别提取上下文特征和局部显著特征；对提取的两种特征进行加权融合，将融合后的特征进行分类，得到最终分类结果。本发明减少了传统二级行业分类中的人力开支，缩短了企业行业分类的系统执行时间，且分类结果准确、系统安全。
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公开(公告)号：CN112581929B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202011450095.9
申请日：2020-12-11
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G10K11/175 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了基于生成对抗网络的语音私密度掩蔽信号生成方法及系统，包括：生成随机噪声信号；将随机噪声信号输入到训练后的生成对抗网络中，训练后的生成对抗网络的生成器，生成保护语音私密度的掩蔽信号。此掩蔽信号与会议室内说话人发音特点类似，自然度更高且对窃听人员来说掩蔽信号的内容没有实际意义，从而达到对窃听者进行干扰的目的。该发明不但解决了常见的掩蔽信号掩蔽效率低、会对说话人有负面影响的问题，同时也节约了人力、物力，具有更高的环境适应性。
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公开(公告)号：CN113921041A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111183247.8
申请日：2021-10-11
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明提出了基于分组卷积注意力网络的录音设备识别方法及系统，包括：利用第一分组卷积注意力网络对待测音频的非话语段进行检测，完成非话语段检测后，将待测音频的非话语段筛选出来，拼接为一个完整的非话语段音频；在非话语段中提取用来作为待测录音设备的固有轨迹的随机谱特性特征，基于上述特征，利用第二分组卷积注意力网络进行录音设备识别。基于分组卷积注意力网络分别用于非话语段检测与录音设备识别，在降低整个录音设备识别模型复杂度的同时保证其高效性。
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公开(公告)号：CN113435697A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110558224.4
申请日：2021-05-21
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06Q10/06 , G06Q10/10 , G06Q40/00 , G06F16/2455 , G06F16/21
Abstract: 本发明涉及数据管理技术领域，具体地涉及一种智能匹配系统的构建方法包括：构建企业信息数据库和构建政策信息数据库；构建匹配模型：采用K近邻算法识别申报时间维度和主办单位空间维度的特征词，基于企业信息数据库和政策信息数据库，采用多层级线性回归模型，建立匹配模型；基于匹配模型最终得到的政策条件匹配度，采用深度优先搜索的方法搜索政策信息图谱，给出最终不同政策匹配结果。本发明通过第三方网站获取政策信息，与企业信息相匹配，为企业提供给了精准的政策匹配系统，将繁多的企业信息和政策信息梳理分析，精准匹配，大大挺高了匹配效率，为企业提供更好的政策服务。
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