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公开(公告)号：CN114724654B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202210401658.8
申请日：2022-04-18
Applicant: 中国工程物理研究院计算机应用研究所 , 电子科技大学
IPC: G16C60/00 , G06F21/62 , G06F21/60 , G06F16/2458 , G06F16/248 , G06F16/27 , G06F16/25 , G06F16/23 , G06F16/21 , G06F8/20 , G06F8/30
Abstract: 本发明公开了一种材料性能数据管理方法及系统，用于材料性能数据管理及共享使用，属于装备综合保障领域及材料科学领域，解决现有材料性能数据库网络化共享不足、数据融合及多学科支持不足、智能化服务不足、标准化不足和数据安全管控不足等问题。本发明采用分级访问控制策略，用户登录系统后对材料性能数据进行标准化处理后存储；对存储的标准化处理后的材料性能数据按照权限进行受控查询共享；对受控查询共享得到的材料性能数据进行对比分析；对得到的受控查询共享结果和得到的对比分析结果进行可视化展示。本发明用于材料性能数据管理及共享服务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114724654A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210401658.8
申请日：2022-04-18
Applicant: 中国工程物理研究院计算机应用研究所 , 电子科技大学
IPC: G16C60/00 , G06F21/62 , G06F21/60 , G06F16/2458 , G06F16/248 , G06F16/27 , G06F16/25 , G06F16/23 , G06F16/21 , G06F8/20 , G06F8/30
Abstract: 本发明公开了一种材料性能数据管理方法及系统，用于材料性能数据管理及共享使用，属于装备综合保障领域及材料科学领域，解决现有材料性能数据库网络化共享不足、数据融合及多学科支持不足、智能化服务不足、标准化不足和数据安全管控不足等问题。本发明采用分级访问控制策略，用户登录系统后对材料性能数据进行标准化处理后存储；对存储的标准化处理后的材料性能数据按照权限进行受控查询共享；对受控查询共享得到的材料性能数据进行对比分析；对得到的受控查询共享结果和得到的对比分析结果进行可视化展示。本发明用于材料性能数据管理及共享服务。
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公开(公告)号：CN114649065A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210337828.0
申请日：2022-03-31
Applicant: 中国工程物理研究院计算机应用研究所 , 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于BPMLP‑XGBoost的药物产品活性值和ADMET性质的预测方法及系统，属于生物医药与计算科学交叉技术领域，解决现有技术对药物产品的生物活性值和ADMET性质的预测准确率低的问题。本发明对输入的所有药物数据进行预处理，其中，药物数据为分子描述符数据；对预处理得到的药物数据进行特征提取，提取后训练生物活性值预测模型，得到训练好的生物活性值预测模型；基于预处理得到的药物产品数据训练ADMET性质预测模型，得到训练好的ADMET性质预测模型；基于训练后得到的生物活性值预测模型和ADMET性质预测模型对待筛选的药物产品数据的生物活性值和ADMET性质进行预测，根据预测结果以及筛选条件，对药物产品数据清单进行筛选，得到候选药物产品数据筛选清单。本发明用于药物产品筛选，也可间接将方法用于如元器件等之类的其他产品筛选。
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公开(公告)号：CN114649065B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202210337828.0
申请日：2022-03-31
Applicant: 中国工程物理研究院计算机应用研究所 , 电子科技大学
IPC: G16C20/30 , G16C20/50 , G16C20/70 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N20/20 , G06N5/01 , G06F18/213 , G06F18/243
Abstract: 本发明公开了一种基于BPMLP‑XGBoost的药物产品活性值和ADMET性质的预测方法及系统，属于生物医药与计算科学交叉技术领域，解决现有技术对药物产品的生物活性值和ADMET性质的预测准确率低的问题。本发明对输入的所有药物数据进行预处理，其中，药物数据为分子描述符数据；对预处理得到的药物数据进行特征提取，提取后训练生物活性值预测模型，得到训练好的生物活性值预测模型；基于预处理得到的药物产品数据训练ADMET性质预测模型，得到训练好的ADMET性质预测模型；基于训练后得到的生物活性值预测模型和ADMET性质预测模型对待筛选的药物产品数据的生物活性值和ADMET性质进行预测，根据预测结果以及筛选条件，对药物产品数据清单进行筛选，得到候选药物产品数据筛选清单。本发明用于药物产品筛选，也可间接将方法用于如元器件等之类的其他产品筛选。
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公开(公告)号：CN114881246A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210495663.X
申请日：2022-05-06
Applicant: 中国工程物理研究院计算机应用研究所 , 南京航空航天大学
IPC: G06N20/20 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/12 , G01R31/392
Abstract: 本发明公开了一种基于集成学习的锂电池剩余使用寿命预测方法及系统，属于装备综合保障的剩余使用寿命预测技术与计算科学交叉领域，解决现有技术采用单一的机器学习算法很难精确预测锂电池的剩余使用寿命的问题。本发明对获取的锂电池的原始数据进行转换，转换后得到时间序列数据集，其中，原始数据是指某块锂电池随时间周期的充放电数据；基于时间序列数据集训练多个基本学习器；基于遗传算法集成训练后的多个基本学习器，得到集成模型；将待预测的锂电池的时间序列数据输入集成模型进行预测，得到锂电池的剩余使用寿命。本发明用于锂电池的剩余使用寿命预测，也可推广应用于其他单部件以及装备系统剩余使用寿命预测。
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公开(公告)号：CN114881246B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202210495663.X
申请日：2022-05-06
Applicant: 中国工程物理研究院计算机应用研究所 , 南京航空航天大学
IPC: G06F18/20 , G06N3/126 , G01R31/392 , G06N20/20 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于集成学习的锂电池剩余使用寿命预测方法及系统，属于装备综合保障的剩余使用寿命预测技术与计算科学交叉领域，解决现有技术采用单一的机器学习算法很难精确预测锂电池的剩余使用寿命的问题。本发明对获取的锂电池的原始数据进行转换，转换后得到时间序列数据集，其中，原始数据是指某块锂电池随时间周期的充放电数据；基于时间序列数据集训练多个基本学习器；基于遗传算法集成训练后的多个基本学习器，得到集成模型；将待预测的锂电池的时间序列数据输入集成模型进行预测，得到锂电池的剩余使用寿命。本发明用于锂电池的剩余使用寿命预测，也可推广应用于其他单部件以及装备系统剩余使用寿命预测。
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