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公开(公告)号：CN119312885A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411190813.1
申请日：2024-08-28
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06N5/02 , G06N5/025 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 一种基于关系路径建模的知识图谱链接预测方法，首先利用知识图谱中实体的结构、属性、类型信息来生成实体的嵌入表示；然后将路径进行向量化，得到一个路径向量集合，运用注意力机制来综合不同路径的模式，进而准确预测实体之间是否存在潜在的候选关系。本发明提出了一种提高知识图谱补全的准确性和鲁棒性、提升预测的准确性和可解释性的基于关系路径建模的知识图谱链接预测方法。
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公开(公告)号：CN119005321A
公开(公告)日：2024-11-22
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：CN118964959A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411433855.3
申请日：2024-10-15
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/08 , B66B5/00
Abstract: 一种基于短序列时间卷积网络的电梯故障诊断方法，属于电梯故障诊断、振动故障诊断技术领域，首先，采用一维卷积方法实现电梯的原始时域振动信号降维；然后，利用时间卷积神经网络结合神经常微分方程实现短序列的局部故障特征提取；最后，引入自注意力机制，以提取更丰富的全局故障相关特征信息，进行电梯故障诊断。本发明提供一种有效提升故障检测的准确性和可靠性的基于短序列时间卷积网络的电梯故障诊断方法。
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公开(公告)号：CN118850905A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410782290.3
申请日：2024-06-18
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本申请提供一种电梯安全钳和电梯组件，电梯安全钳包括钳体、定位楔块、滑动楔块和磁性组件，钳体用于穿设导轨；定位楔块处于钳体内；定位楔块设有第一斜面；滑动楔块与定位楔块滑动连接；磁性组件包括电磁铁和磁性件，电磁铁安装于钳体；磁性件与电磁铁之间存在磁性作用力；磁性件连接于滑动楔块，并在磁性作用力下带动滑动楔块滑动，电磁铁和磁性件之间实现电磁式触发，并非机械式触发，提高了触发效率，缩短触发时间，滑动楔块设有第二斜面和夹持面，第二斜面与第一斜面相匹配；夹持面随着滑动楔块的滑动而夹持导轨，以便于滑动楔块制动导轨，从而电梯安全钳夹持住导轨，实现了电梯安全钳的电磁式夹持，提升电梯安全钳对导轨的制停效果。
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公开(公告)号：CN118521954A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410418987.2
申请日：2024-04-09
Applicant: 中国计量大学 , 温州市特种设备检测科学研究院(温州市特种设备应急处置中心)
Abstract: 本发明公开了一种电梯安全帽的控制方法及系统，基于电梯安全帽相对于维保人员的头部的佩戴姿态以及维保人员的头部的中轴线定义组合中心，并定义组合中心的坐标；根据组合中心的坐标以及电梯的坐标的比对而确定电梯安全帽处于电梯内；基于电梯安全帽采集维保人员的操作图像，并同步检测维保人员的周边环境；基于维保人员的操作图像以及周边环境触发操作提示；关联电梯安全帽以及电梯，并采集电梯的工作数据；基于电梯的工作数据推测电梯的当前状态，并在可靠性分析下定义电梯的使用寿命，此时，把控电梯安全帽相对于维保人员的头部的佩戴姿态，基于维保人员的操作图像以及周边环境触发操作提示，以及时调控维保人员的操作动作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117973511A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311157675.2
申请日：2023-09-08
Applicant: 中国计量大学 , 森赫电梯股份有限公司
IPC: G06N5/022 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 一种融合知识图谱和神经网络的电梯故障诊断方法，包括以下步骤：第一步：构建电梯故障知识图谱以自顶向下构建方式先定义好电梯故障知识图谱的领域和范围，然后再根据领域知识、专家经验，半自动地构建知识图谱；第二步：使用TransR模型通过训练把实体以及他们之间的关系嵌入成为低维向量，能够在保留原有的隐含关系的基础上通过神经网络来进行预测电梯可能出现的故障；第三步：基于知识图谱和神经网络的思想，构建三层网络模型；第四步：在传统的BiLSTM的基础上进行改进，将其中的LSTM单元替换为带有动态卷积的DC‑LSTM单元。本发明提高电梯故障诊断的效率与准确率。
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公开(公告)号：CN117746333A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311777938.X
申请日：2023-12-22
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06V20/52 , G06Q10/047 , G06Q10/20 , G06F3/01
Abstract: 本申请的实施例提供了一种电梯安全帽的控制方法、装置、存储介质、电子设备。获取佩戴于电梯安全帽的用户信息；基于用户信息触发疲劳状态监控，并采集该用户的疲劳特征；根据用户的疲劳特征确定用户的疲劳状态，并采集用户的周边环境；根据用户的周边环境确定作业路线，并标记作业进度；根据作业进度和用户的疲劳状态触发用户的保护机制；在保护机制中，将经各电梯安全帽采集的周边环境形成电梯维修环境，并基于电梯维修环境和用户的疲劳状态规划离开路线，进一步保证了用户在电梯维修环境中有序离开，避免了用户在电梯维修环境中进行疲劳作业。
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公开(公告)号：CN117593478A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311536484.7
申请日：2023-11-17
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06T17/20 , G06V20/64 , G06V10/762 , G06N3/0499 , G06N3/0895 , G06N3/0985
Abstract: 一种基于CSG‑BASE Net的大场景三维点云数据建模方法，包括以下步骤：步骤一：聚类点云数据，过程如下：步骤1.1)点云数据；步骤1.2)定义基元；步骤1.3)聚类点云；步骤1.4)生成基元；步骤二：构建CSG‑Base Net；步骤三：损失函数：以自监督的方式端到端地训练CSG‑Base Net，CSG‑Base Net学习预测具有基元及其连接的CSG‑Base，自监督任务是在无标注的数据上通过设计监督任务训练模型。本发明能够处理大型的数据集，提高了模型的普适性和泛化能力。
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公开(公告)号：CN117372278A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202310184967.9
申请日：2023-03-01
IPC: G06T5/70 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 一种基于多尺度分布分数的点云去噪方法，包括以下步骤：第一步：基于多尺度扰动与点云分布的思想，构建两层网络模型，包含提取点云特征的特征提取模块、预测噪声点位移的位移预测模块；第二步：为了提高去噪效果，并且在保留尖锐特征的同时避免降低点云数据的质量，建立点云噪声模型；第三步：将点云数据输入特征提取模块，提取全局特征h；第四步：位移预测模块根据特征提取单元获取到的特征来迭代学习噪声点的位移；第五步：定义网络训练的损失函数，当损失函数达到设定的阈值或者最大迭代次数时，收敛完成。本发明在保留点云的尖锐特征的基础上，对不同噪声程度、不同特征的噪声点云模型都有优良的去噪效果。
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公开(公告)号：CN117370651A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311271550.2
申请日：2023-09-28
IPC: G06F16/9535 , G06F16/901 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 一种基于全局多行为依赖的SaaS服务推荐方法,该方法首先对服务交互数据进行挖掘，得到行为感知序列和服务划分集；其次，利用行为感知序列和服务划分集构建行为感知超图，并结合超图自注意力机制度量用户与API服务之间多行为交互的重要性差异；然后，基于谱分解理论设计了行为感知超图上的超图卷积过程，利用超图信号表示全局多行为依赖；最后，结合全局序列特征和服务嵌入向量得到API服务的推荐分数，进行服务推荐。本发明对用户复杂、异构的行为特征进行有效建模，能较好地度量多行为交互的重要性差异，使得服务推荐结果具有较高的相关性。
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