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公开(公告)号：CN114417999B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202210061724.1
申请日：2022-01-19
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06V40/10 , G06N20/00 , G06V10/80 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦拆分学习的行人重识别方法，包括：S1.加载行人重识别网络；S2.对行人重识别网络进行训练，行人重识别网络模型作为本地局部模型按照层数进行划分获得一个以上的第一分模型，拆分需要上传的模型参数，并将拆分后的第一分模型上传到参数服务器；S3.将所有第一分模型进行组装聚合，生成全局模型；S4.对全局模型进行拆分获得一个以上的第二分模型，并将每个第二分模型下发至目标训练节点上；S5.目标训练节点将第二分模型与本地局部模型进行组装，得到初始化模型并加载参数，将初始化模型作为新的本地局部模型；S6.循环S2‑S5，直至本地局部模型完成收敛。本发明安全性和准确率高，有效提升网络的通信效率。
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公开(公告)号：CN119107504A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411256100.0
申请日：2024-09-09
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06V20/17 , G06N3/098 , G06N3/084 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种大小模型融合的无人机图片分类模型生成方法，该方法包括以下步骤：首先，将无人机采集的数据进行数据清洗、正负采样等预处理；在大模型中设计低维特征提取模块提取出低维Embedding，确保Embedding的维度与尺寸一致性；然后,设计高维特征提取模块提取出高维Embedding，通过注意力机制、线性网络等网络使Embedding具有更强的表达与判别能力；将高维Embedding输入到超网络中，超网络使用高维Embedding与预处理后的数据为每个无人机生成图像分类小模型；最后，通过小模型的图片分类结果，大模型分析无人机的运行态势与并生成应对措施；有益效果：提高了无人机图片分类的准确率，又可以提供专业的应对措施。
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公开(公告)号：CN118734960A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202310343234.5
申请日：2023-03-31
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明公开了基于VCG竞拍机制的数据资产的价值评估方法，该方法包括以下步骤：将联盟链成员划分为领导者节点与成员节点，领导者节点负责整理成员上传的数据集合并将数据转换为矩阵进行处理；成员节点基于数据隐私属性利用分类处理器进行预处理；领导者节点获取所有成员上传的数据并生成数据集合，再将集合广播至各个成员节点，成员对其它所有成员的数据根据LSH距离评估器进行出价，生成出价集合，再将出价集合上传至领导者节点，领导者节点利用所有成员节点的出价集合生成出价矩阵；领导者节点将出价矩阵利用匈牙利算法的优化算法(Kuhn‑Munkres，KM算法)，进行多方匹配，得到数据与出价间的最优匹配，得到每个成员数据的最大价值；领导者节点再在出价集合中依次删去每个成员节点的出价，并分别进行多方匹配，得到剩余最大价值，再利用最大价值减去剩余最大价值得到实际价值。最后根据实际价值来实施成员的激励机制。
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公开(公告)号：CN115840916A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211580321.4
申请日：2022-12-09
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于知识增强的井间小层对比方法，主要涉及深度学习，石油勘探领域。主要步骤包含：随机切割地层样本实现样本扩充，并统一样本维度；设计知识增强策略，以缓解随着模型训练造成的特征衰减；设计动态平衡边际softmax识别地层样本边缘特征；设计双窗口共同滑动匹配策略，以防止地层交叉匹配。本发明针对地层样本标签不足，借助知识增强策略，对小样本学习方法进行优化，实现有效的井间小层对比。
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公开(公告)号：CN115774779A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211285976.9
申请日：2022-10-20
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06F16/35 , G06F16/951 , G06F40/30
Abstract: 每日新增的海量社交文本使得标注工作难以实现，也给分析舆情中观点的影响力和观点的主导地位带来了困难，本发明提出一种舆情观点对抗演化分析方法，它首先使用情感分析模型将舆情分为积极情感和消极情感，从而消除情感极性对观点提取的影响，之后针对积极和消极文档，分别使用潜在迪利克雷分布(LDA)分析主题关键词，并基于观点合并规则挖掘公众观点，同时基于文章影响力和用户影响力计算观点影响力，基于观点影响力计算观点参与度，在此基础上，进行观点对抗演化分析，分析在演化过程中动态考虑观点的主导作用，挖掘观点演化具体特征。这些结果填补了基于数据驱动的观点演化挖掘的空白，为信息发布提供了决策依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115660075A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211401643.8
申请日：2022-11-10
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06N3/092 , G06N3/098 , G06N3/048 , G06F18/214 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06F18/25
Abstract: 本发明提出一种异步的联邦强化学习方法、设备及存储介质。在联邦学习中，由于客服端节点设备性能的差异和训练数据非独立同分布问题，将会导致不同客服端节点之间的训练梯度出现偏移，这种偏移将会降低全局模型的精度，导致联邦学习的收敛能力和收敛速度下降。本发明首先设计了一种基于强化学习的联邦模型融合策略，解决客服端节点设备异构和数据异构对全局模型的影响，在此基础上，提出了一种异步的联邦强化学习方法，构建联邦强化环境，将联邦学习中的模型融合问题空间映射到强化学习中客服端节点权重生成问题空间中，用以解决基于强化学习的联邦模型融合策略训练时间长以及训练不稳定的问题。
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公开(公告)号：CN113283631A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110393245.5
申请日：2021-04-13
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/00 , G06Q50/04 , G06F16/215 , G06F16/2458 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于自我注意力机制与时序卷积网络的工业设备故障预测方法，其特征在于，对数据进行预处理，再进行时序处理与标签平移，再输入多头自注意力多维时序卷积网络进行训练，并将工业设备运行数据矩阵输入模型进行工业设备状态预测。
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公开(公告)号：CN113033772A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110253451.6
申请日：2021-03-05
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明提出了一种基于联邦学习的多设备状态监测方法，包括如下步骤：多节点设备数据采集；数据预处理清理异常值并标准化；子节点模型训练；子模型上传；中心节点模型融合；中心节点模型下发子节点；根据训练模型进行设备状态预测。当有新的子节点加入联邦学习网络中时，为了减少重新训练的时间消耗，由中心节点下发当前模型至该子节点加入训练。本发明提出的基于联邦学习的多设备状态监测方法，引入联邦学习的机制提高多节点模型训练的准确率和泛化性，同时有效保证训练数据安全。
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公开(公告)号：CN112633054A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011083186.3
申请日：2020-10-12
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明提出一种基于时间与空间上下文的预置摄像头目标检测算法。目前基于深度学习的目标检测算法已经日益成熟，但是其对于目标检测的高准确率是建立在有足够数据集的支持下的，当数据集规模非常小时，识别的效果就会差强人意。而在实际的生产环境中，需要检测的异常目标，不管是在时间还是在空间上分布都是极少的，这就造成了数据集不可能很大。这就造成了对于这种异常目标的检测变得困难。基于此，本发明提出一种基于时间与空间上下文的预置摄像头目标检测算法，通过对时间与空间上下文的学习，在小数据集上对异常目标也能达到较好的检测效果。
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公开(公告)号：CN110705542A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910303273.6
申请日：2019-04-15
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明提出了一种基于HDNet的输电场景下吊车入侵检测机制，该机制利用传统图像几何变换和GAN来对数据集进行生成式数据增强；设计一种新的目标检测网络HDNet，包括吊车候选区域生成子网络HRDNet和吊车目标分类子网络HCNet；采用通道剪枝策略来删除无效节点，实现模型压缩，使之可以在嵌入式平台上平稳运行，提高目标检测的效率，保证输电场景下吊车入侵运作检测的可用性和健壮性。
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