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公开(公告)号：CN110717018A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910302775.7
申请日：2019-04-15
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06F16/332 , G06Q10/00 , G06F16/953 , G06F16/36 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于知识图谱(Knowledge Graph)的工业设备故障维修问答系统，包括以下步骤：专家经验知识获取以及预处理消歧，并以此运用关系抽取算法以及事件抽取算法构建工业故障维修领域知识图谱；将深度神经网络与隐马尔可夫模型相结合构建语音识别模型，在提高普通话语音识别准确率的同时，训练多个地域的语音识别模型，实现对多种方言语音的精确解析。基于Fasttext意图识别算法等融合性自然语言处理技术对语音识别结果进行语义分析，精准识别客户语音查询意图，通过对知识图谱查询相关故障维修意见。
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公开(公告)号：CN109886403A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910079640.9
申请日：2019-01-28
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明提出了一种基于神经网络模型的工业数据生成方法，包括如下步骤：基于生成对抗网络的思想，通过鉴别反馈机制，将时间序列生成过程作为一个连续决策过程来生成大规模数据集。其中，鉴别器提取时间序列特征并评估每个特征对于序列的重要性，通过对真实样本与生成样本进行训练来衡量生成数据的质量。鉴别器通过时间差分学习(Temporal-Difference Learning)反馈生成器中间每步所生成数据概率的对应奖励值，基于LSTM的生成器由强化学习的策略梯度进行训练，其中，奖励值由鉴别器返回值提供。一种基于神经网络模型的工业数据生成方法实现了小数据生成大数据的新方式，从而提高在大数据环境下数据挖掘的挖掘分析效果，以及整个框架所拥有可靠的性能和优异的可扩展性。
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公开(公告)号：CN109828976A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201811381019.X
申请日：2018-11-19
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06F16/23
Abstract: 本发明提出了一种基于Redis缓存的可配置动态算法的框架，包括如下步骤：算法文件库文件存储算法名称；算法文件库文件夹存储各个算法文件；算法名称监听器监听算法名称库是否有算法更新操作；监听到的更新操作将提交到算法解析器中；算法解析器进行捕获更新，将捕获到的更新信息进行解析，查找并检查算法文件库和算法文件库中的数据、数据文件是否完整和符合文档规范；算法解析器进行算法模型构架并更新到Redis数据库中；算法解析器将完成数据标准化检查、调整算法执行顺序等数据完备性检查操作。最终将Redis数据库中最新的算法信息提交给其他服务。基于Redis缓存的可配置动态算法的框架，将算法和动态可配置以及基于内存计算的Redis数据库相结合，并通过优化算法执行步骤提高算法执行率的同时算法更新速度。
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公开(公告)号：CN109656236A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201910078393.0
申请日：2019-01-28
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提出了一种基于周期性预测神经网络的工业数据故障预测方法，包括如下步骤：(1)设计模式探索分支环，建立设备运行状态模式，用于存储和表示设备的各种运行状态以及时序关系。(2)设计周期性预测神经网络，用于在云环境下，根据当前一个周期的时间序列预测下一个状态以及其故障的概率。(3)在云环境下通过运行过程中动态节点的选择、数据对偶，迭代挖掘未发生的新故障，建立数据实验机制，从而在实时云环境下实现故障预测。一种基于周期性预测神经网络的工业数据故障预测方法，将工业数据故障预测以及神经网络相结合，并通过设计基于周期性预测神经网络模型提高算法执行率的同时算法预测精度。
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公开(公告)号：CN109522864A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811438355.3
申请日：2018-11-28
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明提出了一种基于模型融合的卫星图像检测方法，包括以下步骤：对原始图像进行随机旋转，随机改变图像对比度，对原始图像添加噪声；使用检测效果有差异性的三种神经网络模型对卫星图像中的飞机场、飞机、油罐、港口、船进行检测；对结果文件采用模型融合方式进行融合；将最终结果文件中的坐标，类别反映到图片上，实现检测。一种基于模型融合的卫星图像检测方法，将深度学习技术、集成学习技术和图片处理技术相结合，提高了目标检测的速度和精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109493337A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811358337.4
申请日：2018-11-15
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明提出了一种基于改进的Faster RCNN的输电线路异物检测方法，包括以下步骤：对采集到的异物图片进行预处理，增加训练集的规模；对Faster RCNN中的共享卷积网络部分进行网络的改进；对Faster RCNN中的RPN网络中的anchor大小比列进行调整；对改进后的网络进行端到端的联合训练；用训练好的检测模型对图片进行异物检测，框出异物的位置并识别出异物的种类。一种基于改进的Faster RCNN的输电线路异物检测方法，将图像处理和深度学习相结合，并采用改进的Faster RCNN以提高输电线路异物检测的准确率。
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公开(公告)号：CN109447152A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811267751.4
申请日：2018-10-29
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提出了一种基于蒙特卡洛树搜索和神经网络的故障预测方法，基于大数据模式挖掘与探索、以及循环神经网络预测。该算法分为训练阶段和运行阶段：训练阶段主要通过挖掘数据模式，建立蒙特卡洛树来表示系统运行状态，训练循环神经网络，使用前一段时间的系统状态数据来预测下一时刻的系统状态数据，同时在蒙特卡洛上标识出故障状态和非故障状态；然后将蒙特卡洛系统状态树与循环神经网络结合进行故障探索和强化学习，通过蒙特卡洛树为循环神经网络提供数据输入，循环神经网络为蒙特卡洛树的探索和挖掘提供指导来实现循环迭代，优化更新，运行阶段则直接通过将当前系统运行状态数据及前一段时间系统运行状态数据输入循环神经网络来预测下一时刻系统状态及故障概率。
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公开(公告)号：CN109543748A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811385058.7
申请日：2018-11-19
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明提出了一种基于多模型融合的水果识别方法，包括如下介绍：利用多模型融合方法进行模型训练，采用SSD进行模型训练，模型网络结构采用VGG16、ResNet以及VGG19相结合的方法，对于它们的训练结果不做输出处理，而是将它们输出的bounding box和目标类别的概率，以及区域重叠面积超过95％的bounding box目标认为是不同模型识别出的同一个物体。每一个模型的输出都是10维的概率向量，将实际得到的这三个向量进行拼接作为BP神经网络的输入。基于多模型识别的水果识别模型将多种模型识别技术进行整合，调整残差网络，解决了在过深的深度学习网络中无法进行有效传播梯度的问题。
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公开(公告)号：CN109460863A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811266180.2
申请日：2018-10-29
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的设备状态预测方法，包括如下步骤：数据预处理消除异常和补全缺失值；接下来进行数据标准化；以及数据关联性分析削减冗余项；对输入数据进行进一步压缩处理和变形处理并构建特征向量序列；通过深度学习模型进行训练，采用正交试验(Orthogonal experimental design)方法调整模型操参数；然后根据训练模型进行设备状态预测。基于深度学习的实时设备状态预测方法，将设备状态分析和深度学习方法相结合，并通过特征工程提高准确率的同时加快算法速度。
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公开(公告)号：CN109447152B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN201811267751.4
申请日：2018-10-29
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提出了一种基于蒙特卡洛树搜索和神经网络的故障预测方法，基于大数据模式挖掘与探索、以及循环神经网络预测。该算法分为训练阶段和运行阶段：训练阶段主要通过挖掘数据模式，建立蒙特卡洛树来表示系统运行状态，训练循环神经网络，使用前一段时间的系统状态数据来预测下一时刻的系统状态数据，同时在蒙特卡洛上标识出故障状态和非故障状态；然后将蒙特卡洛系统状态树与循环神经网络结合进行故障探索和强化学习，通过蒙特卡洛树为循环神经网络提供数据输入，循环神经网络为蒙特卡洛树的探索和挖掘提供指导来实现循环迭代，优化更新，运行阶段则直接通过将当前系统运行状态数据及前一段时间系统运行状态数据输入循环神经网络来预测下一时刻系统状态及故障概率。
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