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公开(公告)号：CN114117145B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202010876431.X
申请日：2020-08-27
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06F16/903 , G16B30/10 , G16B50/30
Abstract: 本发明提供一种基于位运算和SIMD并行操作的字符串过滤方法，属于字符串匹配和比对领域。该字符串过滤方法在编辑距离矩阵中寻找计算规律，将编辑距离矩阵与偏移汉明掩码原理相结合，从理论上减少位操作的调用次数；计算过程中使用的树形计算结构可以有效的避免重复计算和降低空间复杂度；使用SSE指令集中的位操作函数进行操作，从底层加速位运算的速度，提高算法的实际运行速度。本发明有效解决现有技术中存在的问题，在进行字符串相似性查询前，过滤掉错误阈值不满足条件的字符串，避免消耗不必要的计算资源。本发明相比于现有技术，计算的字符串对可以具有不同的长度，具有更准确的过滤效果，更小的计算复杂度，并且不会错误过滤正确的字符串对。
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公开(公告)号：CN114117145A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202010876431.X
申请日：2020-08-27
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06F16/903 , G16B30/10 , G16B50/30
Abstract: 本发明提供一种基于位运算和SIMD并行操作的字符串过滤算法，属于字符串匹配和比对领域。该字符串过滤算法在编辑距离矩阵中寻找计算规律，将编辑距离矩阵与偏移汉明掩码原理相结合，从理论上减少位操作的调用次数；计算过程中使用的树形计算结构可以有效的避免重复计算和降低空间复杂度；使用SSE指令集中的位操作函数进行操作，从底层加速位运算的速度，提高算法的实际运行速度。本发明有效解决现有技术中存在的问题，在进行字符串相似性查询前，过滤掉错误阈值不满足条件的字符串，避免消耗不必要的计算资源。本发明相比于现有技术，计算的字符串对可以具有不同的长度，具有更准确的过滤效果，更小的计算复杂度，并且不会错误过滤正确的字符串对。
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公开(公告)号：CN115360719B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202211044661.5
申请日：2022-08-30
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: H02J3/12 , H02J13/00 , H02J3/48 , H02J3/50 , G06F30/27 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供一种基于PLNN的电力系统短期电压稳定性评估方法，涉及电压稳定性评估技术领域。本方法从电网的调度运行记录中采集电网的典型运行方式集、典型故障集和节点集，采用计算机时域仿真方法对电网中各节点在各种运行方式下的各种故障进行N次时域仿真，将一次时域仿真过程中记录的数据集合成样本，作为训练集数据。利用PLNN从时间序列中提取出与电网稳定状态密切相关的关键字序列作为特征属性，再采用逻辑回归和梯度下降的方法对电压时间序列进行分类，从而对电网暂态电压稳定状况进行可靠的在线监测与评估。
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公开(公告)号：CN115360719A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211044661.5
申请日：2022-08-30
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: H02J3/12 , H02J13/00 , H02J3/48 , H02J3/50 , G06F30/27 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供一种基于PLNN的电力系统短期电压稳定性评估方法，涉及电压稳定性评估技术领域。本方法从电网的调度运行记录中采集电网的典型运行方式集、典型故障集和节点集，采用计算机时域仿真方法对电网中各节点在各种运行方式下的各种故障进行N次时域仿真，将一次时域仿真过程中记录的数据集合成样本，作为训练集数据。利用PLNN从时间序列中提取出与电网稳定状态密切相关的关键字序列作为特征属性，再采用逻辑回归和梯度下降的方法对电压时间序列进行分类，从而对电网暂态电压稳定状况进行可靠的在线监测与评估。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105092519B
公开(公告)日：2017-11-14
申请号：CN201510404458.8
申请日：2015-07-10
Applicant: 东北大学
IPC: G01N21/359
Abstract: 本发明公开了一种基于增量偏最小二乘法的样品成份测定方法，包括以下步骤：S1，采集待测样品的近红外光谱数据；S2，通过增量偏最小二乘模型，获得该近红外光谱数据所对应的样品中各成分的含量。本发明通过利用增量偏最小二乘模型对待测样品的近红外光谱数据进行处理，从而即可获得该近红外光谱数据所对应的样品中各成分的含量，与采用传统的偏最小二乘模型进行数据处理相比，节约了时间和空间，所得回归系数基本相同，预测均方根误差却更小，可见，本发明中的增量偏最小二乘模型具有更高的预测精度和建模效率。此外，本发明采用梯度学习的方法寻找优化的回归系数，从而可以更快速的更新模型，提高模型适应新数据的能力。
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公开(公告)号：CN105092509B
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201510513849.3
申请日：2015-08-20
Applicant: 东北大学
IPC: G01N21/35
Abstract: 本发明公开了一种基于PCR‑ELM算法的样品成份测定方法，包括以下步骤：S1，采集待测样品的红外光谱数据；S2，通过PCR‑ELM模型获得该红外光谱数据所对应的样品中各成分的含量。本发明通过利用PCR‑ELM模型对待测样品的红外光谱数据进行处理，从而即可获得该红外光谱数据所对应的样品中各成分的含量，与采用传统模型进行数据处理相比，不仅避免了过拟合现象，减少了变量之间的多重共线性，而且也提高了拟合的精确度，提高了对样本量少、维度高的光谱数据的预测精度及预测精度的稳定性，扩大了ELM算法的应用范围。
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公开(公告)号：CN105092509A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201510513849.3
申请日：2015-08-20
Applicant: 东北大学
IPC: G01N21/35
Abstract: 本发明公开了一种基于PCR-ELM算法的样品成份测定方法，包括以下步骤：S1，采集待测样品的红外光谱数据；S2，通过PCR-ELM模型获得该红外光谱数据所对应的样品中各成分的含量。本发明通过利用PCR-ELM模型对待测样品的红外光谱数据进行处理，从而即可获得该红外光谱数据所对应的样品中各成分的含量，与采用传统模型进行数据处理相比，不仅避免了过拟合现象，减少了变量之间的多重共线性，而且也提高了拟合的精确度，提高了对样本量少、维度高的光谱数据的预测精度及预测精度的稳定性，扩大了ELM算法的应用范围。
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公开(公告)号：CN117577223A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311617204.5
申请日：2023-11-30
Applicant: 东北大学
IPC: G16C20/50
Abstract: 本发明公开了通过计算机辅助的药物设计系统，所述的系统模块包括用户界面、数据输入、数据处理、药物设计、结果输出、系统性能等模块，所述的用户界面输出端为数据输入，所述的数据输入输出端为数据处理，所述的数据处理输出端为药物设计，所述的药物设计输出端为系统性能，所述的数据输入支持多种数据输入方式，所述的数据处理对输入的数据进行快速、准确的处理，包括数据清洗、预处理、分析等，所述的药物设计提供一系列的药物设计工具，包括分子建模、虚拟筛选、药效团模型等，计算机辅助药物设计系统是一种利用计算机技术加速药物发现和开发过程的综合性解决方案。该系统通过模拟药物与生物体内的作用机制，可大大缩短药物研发的时间和成本。
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公开(公告)号：CN105092519A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201510404458.8
申请日：2015-07-10
Applicant: 东北大学
IPC: G01N21/359
Abstract: 本发明公开了一种基于增量偏最小二乘法的样品成份测定方法，包括以下步骤：S1，采集待测样品的近红外光谱数据；S2，通过增量偏最小二乘模型，获得该近红外光谱数据所对应的样品中各成分的含量。本发明通过利用增量偏最小二乘模型对待测样品的近红外光谱数据进行处理，从而即可获得该近红外光谱数据所对应的样品中各成分的含量，与采用传统的偏最小二乘模型进行数据处理相比，节约了时间和空间，所得回归系数基本相同，预测均方根误差却更小，可见，本发明中的增量偏最小二乘模型具有更高的预测精度和建模效率。此外，本发明采用梯度学习的方法寻找优化的回归系数，从而可以更快速的更新模型，提高模型适应新数据的能力。
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