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公开(公告)号：CN116644276A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310436820.4
申请日：2023-04-21
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/27 , G06F18/243 , G06F18/241
Abstract: 本发明提供一种样本数据处理方法、电子设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，其中，所述方法包括：获取多种运行样本数据；将多种运行样本数据中影响值等于或小于第一预设阈值的运行样本数据剔除，得到优化后的运行样本数据；影响值用于表征数据对故障诊断结果的影响程度；对优化后的运行样本数据进行特征提取，获取多种特征样本数据；将多种特征样本数据中影响值等于或小于第二预设阈值的特征样本数据剔除，得到优化后的特征样本数据；将优化后的特征样本数据作为训练故障诊断模型的输入数据；故障诊断模型用输出所述故障诊断结果。本发明有效提高了故障诊断模型的建模效率、精确度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117725501A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311386881.0
申请日：2023-10-24
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 北京航天自动控制研究所
IPC: G06F18/2415 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06F18/214 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种故障诊断模型训练方法、故障诊断方法、装置及电子设备。该故障诊断模型训练方法包括：将源域样本数据和目标域样本数据分别输入至深层特征提取网络，得到源域样本数据对应的第一深层特征和目标域样本数据对应的第二深层特征；将第一深层特征和第二深层特征分别输入至故障分类器网络，得到第一预测标签和第二预测标签；基于第一预测标签和第二预测标签，确定每个样本数据对应的源域和目标域的KL散度；基于故障诊断模型的损失函数值，训练故障诊断模型，损失函数值基于每个样本数据对应的源域和目标域的KL散度和每个样本数据的交叉熵损失确定。本发明提供的故障诊断模型训练方法，可以实现更高精度的故障诊断任务。
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公开(公告)号：CN119166904A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202410999791.7
申请日：2024-07-24
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F16/9536 , G06F18/22 , G06N3/042 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种基于图神经网络的公共文化资源推荐方法及装置，方法包括：处理多个公共文化资源数据，得到每一公共文化资源数据的资源特征和资源锚点，每一公共文化资源数据包括多个文化资源点；根据每一公共文化资源数据的资源特征和资源锚点，构建多个文化资源点与资源锚点的第一关系网络；根据第一关系网络，构建用户与资源锚点的第二关系网络；根据第二关系网络，获取用户与资源锚点的关系变化预测结果；根据关系变化预测结果和第一关系网络，获取公共文化资源的推荐结果。通过上述方法，解决由于馆藏文物数量繁多、注册用户众多，传统推荐方法无法应对海量的数据，难以馆间联合推荐，无法满足用户的推荐需求的问题。
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公开(公告)号：CN118626872A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410505767.3
申请日：2024-04-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F18/22 , G06V10/74 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06F40/30 , G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/532 , G06F16/583 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提供一种基于多模态的文物文本图像匹配方法及装置，所述方法包括：基于各候选文物的文物数据，提取各候选文物的语义特征，以及基于目标文物的文物数据，提取目标文物的语义特征；基于各候选文物的语义特征与目标文物的语义特征之间的相似度，从各候选文物中确定初始匹配文物；基于初始匹配文物的语义特征，提取初始匹配文物的描述特征，并基于初始匹配文物的描述特征，构建初始匹配文物的候选子图；基于初始匹配文物的候选子图与目标文物的模板子图之间的相似度，从初始匹配文物中确定与目标文物匹配的匹配文物。本发明能够实现网络文物数据资源到官方文物数据资源的文本‑图像、图像‑图像和文本‑文本高精度匹配关联。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118644859A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410678868.0
申请日：2024-05-29
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V30/18 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06V30/168 , G06V30/162 , G06V30/16 , G06V30/19 , G06F16/9535
Abstract: 本发明提供一种基于笔画提取增强的古文碑帖风格推荐方法及系统，该方法包括：获取目标古文碑帖图像数据；提取目标古文碑帖图像数据中各个文字对应的笔画图像，根据预设笔触模型，获取笔画图像对应的笔触序列参数；将目标古文碑帖图像数据和目标古文碑帖图像数据对应的笔触序列参数输入至风格提取模型中，得到由风格提取模型输出的古文碑帖风格特征；确定古文碑帖推荐风格特征，并将古文碑帖推荐风格特征对应的古文碑帖图像数据发送至目标用户端，其中，古文碑帖推荐风格特征是基于目标用户端的历史古文碑帖浏览数据确定得到的古文碑帖风格特征。本发明实现了数字化古文碑帖的精准推荐。
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公开(公告)号：CN112199959B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202011100729.8
申请日：2020-10-15
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F40/30 , G06F40/247 , G06F16/36 , G06F16/335 , B25J9/08 , B25J9/16 , B25J11/00
Abstract: 本发明属于机器人应用领域，具体涉及一种语义文化机器人系统，旨在解决现有的文化系统及装备使用复杂、解释能力不足以及不能理解用户的潜在意图的问题。本系统包括：指令接收模块，配置为接收用户输入信息并提取对应的文本数据；语义处理模块，配置为，对文本数据进行语义抽取、语义处理以及知识挖掘，将处理后的语义信息作为第一信息；规则处理模块，配置为以第一信息为节点，构建语义规则，并进行分解；搜索模块，配置为将分解后的语义规则在预构建的知识图谱中搜索，得到搜索结果；控制模块，配置为根据搜索结果生成控制指令；机器人，配置为执行控制指令。本发明提升了语义文化机器人的解释能力，并简化了使用复杂度。
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公开(公告)号：CN117648600A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311386862.8
申请日：2023-10-24
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 北京航天自动控制研究所
IPC: G06F18/24 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种故障诊断方法、故障诊断装置、电子设备及介质。该方法包括：获取待诊断目标域数据；将所述待诊断目标域数据输入至目标故障诊断模型，得到所述待诊断目标域数据的故障类型，所述目标故障诊断模型基于源域正常样本、源域故障样本和目标域正常样本训练得到，所述源域正常样本和所述目标域正常样本用于进行对抗训练，所述源域故障样本和所述目标域正常样本用于优化所述目标故障诊断模型中的目标域特征生成网络。本发明提供的故障诊断方法，可以通过在无目标域故障样本的情况下获取的目标诊断模型进行故障诊断，能够快速、准确地诊断出目标域数据的故障类型。
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公开(公告)号：CN116662797A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310432654.0
申请日：2023-04-21
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06F18/10 , G06N3/084 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种二阶段的故障样本增强方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：在第一阶段，基于标注信息对第一噪声向量进行扩展，将扩展后的第一噪声向量和真实的故障基准样本输入至第一条件生成对抗网络模型，生成含有通用属性的故障基准样本；在第二阶段，对含有通用属性的故障基准样本添加第二噪声向量和标注信息编码向量，结合真实的故障样本作为第二条件生成对抗网络模型的输入，生成含有随机属性的故障样本；将含有随机属性的故障样本以及对应的标注信息添加到历史故障样本中，获取增强的故障样本。本发明对整体故障诊断样本生成进行指导，以满足故障诊断学习需求，同时解决了故障样本生成过程中的生成式模型难以构建和训练的问题。
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公开(公告)号：CN112199959A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011100729.8
申请日：2020-10-15
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F40/30 , G06F40/247 , G06F16/36 , G06F16/335 , B25J9/08 , B25J9/16 , B25J11/00
Abstract: 本发明属于机器人应用领域，具体涉及一种语义文化机器人系统，旨在解决现有的文化系统及装备使用复杂、解释能力不足以及不能理解用户的潜在意图的问题。本系统包括：指令接收模块，配置为接收用户输入信息并提取对应的文本数据；语义处理模块，配置为，对文本数据进行语义抽取、语义处理以及知识挖掘，将处理后的语义信息作为第一信息；规则处理模块，配置为以第一信息为节点，构建语义规则，并进行分解；搜索模块，配置为将分解后的语义规则在预构建的知识图谱中搜索，得到搜索结果；控制模块，配置为根据搜索结果生成控制指令；机器人，配置为执行控制指令。本发明提升了语义文化机器人的解释能力，并简化了使用复杂度。
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