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公开(公告)号：CN113376107B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110490448.6
申请日：2021-05-06
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明涉及基于云平台的水质监测系统，包括采样终端机和云平台；采样终端机包括浸入式探头、光源、光谱仪和上位机，浸入式探头包括用于容纳水样的狭缝、反射镜和光纤接口。工作时，光源产生的紫外可见光经光纤通过探头狭缝中的水样，经反射镜反射再次通过水样后，经光纤传输到光谱仪得到水样光谱；在上位机建立水质指标和有害物质光谱预测模型。多个采样点的光谱数据由上位机上传到统一的云平台，在云平台上利用数据迁移理论对多采样点的数据进行处理，实现对上位机的水质预测模型的参数进行校正。本发明基于数据迁移原理利用云平台上的多采样点数据对模型进行校正，利用了云平台上的大数据优势，提供了比基于单一采样点数据更精确的预测模型。
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公开(公告)号：CN116257764A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211572537.6
申请日：2022-12-08
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于多尺度时间窗口的核电运行数据关联性分析方法，对原始的核电运行数据进行预处理；确定状态切换标准，根据不同种类的传感器数据特点，将传感器划分为不同类别，并根据不同类别的传感器划分来确定相应的时间窗口，判断是否有状态切换发生；选定目标传感器，利用多尺度时间窗口搜寻状态切换发生的时间点；利用确定的时间窗口，在各个传感器数据中搜寻对应时间邻域内是否有状态切换发生；计算各个传感器与目标传感器的匹配率，确定其关联性大小。该方法是通过滑动时间窗口，针对传感器数据特征对传感器进行分类，计算匹配率的寻找核电数据之间关联性。该方法可以减小在寻找过程中的占用内存，无需将数据转化为事项，提高搜寻效率。
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公开(公告)号：CN116226693A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211620177.2
申请日：2022-12-15
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F18/2321 , G06F18/2135 , G06F18/10 , G06Q50/06
Abstract: 基于密度峰值聚类的高斯混合模型核电运行工况划分方法，包括以下步骤：对核电运行数据进行预处理，主要为数据降噪；利用PCA算法对高维核电运行数据进行特征提取；利用密度峰值聚类算法对PCA算法降维后的数据进行聚类，通过决策图的方式，确定核电运行工况数；利用高斯混合模型在聚类参考初值的情况下完成对核电工况的划分工作，并实现划分结果可视化。该方法能够解决传统高斯混合模型的缺点，提高工况划分的准确性，对于高维的核电厂运行数据的工况划分起到了良好的效果。
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公开(公告)号：CN113376107A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110490448.6
申请日：2021-05-06
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明涉及基于云平台的水质监测系统，包括采样终端机和云平台；采样终端机包括浸入式探头、光源、光谱仪和上位机，浸入式探头包括用于容纳水样的狭缝、反射镜和光纤接口。工作时，光源产生的紫外可见光经光纤通过探头狭缝中的水样，经反射镜反射再次通过水样后，经光纤传输到光谱仪得到水样光谱；在上位机建立水质指标和有害物质光谱预测模型。多个采样点的光谱数据由上位机上传到统一的云平台，在云平台上利用数据迁移理论对多采样点的数据进行处理，实现对上位机的水质预测模型的参数进行校正。本发明基于数据迁移原理利用云平台上的多采样点数据对模型进行校正，利用了云平台上的大数据优势，提供了比基于单一采样点数据更精确的预测模型。
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