一种基于真-伪三连体神经网络的本体匹配方法

    公开(公告)号:CN115577117B

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202211175689.2

    申请日:2022-09-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于真‑伪三连体神经网络的本体匹配方法,步骤如下:从待匹配本体中提取核心实体集;利用混合相似度度量方法构建训练数据集;对训练数据集进行字符嵌入,得到字符向量;将字符向量送入真‑伪三连体神经网络中进行模型训练;对验证数据集进行匹配;对匹配结果进行评估。本发明能够同时通过SNN和PSNN对本体中的同类以及异类注释属性进行语义学习,得到的语义特征更能全面表示实体的语义信息,有效促进了本体匹配结果质量的提高,很好地解决了现有的本体匹配方法无法全面学习本体的语义信息、导致得到的语义特征并不能有效代表实体的语义信息、进而造成匹配结果的质量无法满足实际基于本体的智能系统间交互要求的问题。

    一种基于真-伪三连体神经网络的本体匹配方法

    公开(公告)号:CN115577117A

    公开(公告)日:2023-01-06

    申请号:CN202211175689.2

    申请日:2022-09-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于真‑伪三连体神经网络的本体匹配方法,步骤如下:从待匹配本体中提取核心实体集;利用混合相似度度量方法构建训练数据集;对训练数据集进行字符嵌入,得到字符向量;将字符向量送入真‑伪三连体神经网络中进行模型训练;对验证数据集进行匹配;对匹配结果进行评估。本发明能够同时通过SNN和PNN对本体中的同类以及异类注释属性进行语义学习,得到的语义特征更能全面表示实体的语义信息,有效促进了本体匹配结果质量的提高,很好地解决了现有的本体匹配方法无法全面学习本体的语义信息、导致得到的语义特征并不能有效代表实体的语义信息、进而造成匹配结果的质量无法满足实际基于本体的智能系统间交互要求的问题。

    改进奇异谱分析和Rényi熵的滚动轴承复合故障识别方法

    公开(公告)号:CN116625680B

    公开(公告)日:2024-08-23

    申请号:CN202310630541.1

    申请日:2023-05-31

    Abstract: 本发明公开了一种改进奇异谱分析和Rényi熵的滚动轴承复合故障识别方法,包括:采集复合故障信号;根据嵌入维数最优选择原则确定最佳嵌入维数值Lopt;利用拒绝准则筛选周期性分量对应的奇异值子对;重构筛选出的奇异值子对对应的分量,得到过滤后的重构信号;将重构的复合故障信号数据进行片段的划分,估计每个分段的PDF,并基于不同α值的每个分段的PDF计算Rényi熵值;计算每个片段Rényi熵的平均值μ,将Rényi熵值大于平均值μ的片段隔离出来;分析隔离出的均值最大的片段,识别滚动轴承不同类型的复合故障。本发明方法可以在强背景噪声下、滚动轴承复合故障耦合且难以识别的条件下,提高故障诊断的准确性。

    改进奇异谱分析和Rényi熵的滚动轴承复合故障识别方法

    公开(公告)号:CN116625680A

    公开(公告)日:2023-08-22

    申请号:CN202310630541.1

    申请日:2023-05-31

    Abstract: 本发明公开了一种改进奇异谱分析和Rényi熵的滚动轴承复合故障识别方法,包括:采集复合故障信号;根据嵌入维数最优选择原则确定最佳嵌入维数值Lopt;利用拒绝准则筛选周期性分量对应的奇异值子对;重构筛选出的奇异值子对对应的分量,得到过滤后的重构信号;将重构的复合故障信号数据进行片段的划分,估计每个分段的PDF,并基于不同α值的每个分段的PDF计算Rényi熵值;计算每个片段Rényi熵的平均值μ,将Rényi熵值大于平均值μ的片段隔离出来;分析隔离出的均值最大的片段,识别滚动轴承不同类型的复合故障。本发明方法可以在强背景噪声下、滚动轴承复合故障耦合且难以识别的条件下,提高故障诊断的准确性。

    基于改进辛几何模态分解的滚动轴承复合故障诊断方法

    公开(公告)号:CN118690211A

    公开(公告)日:2024-09-24

    申请号:CN202410700485.9

    申请日:2024-05-31

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进辛几何模态分解的滚动轴承复合故障诊断方法,属于故障诊断技术领域,该方法构建了加权无偏自相关峭度的目标函数,并通过该目标函数确定最小熵解卷积的最优逆滤波器系数,能够增强滤波信号与故障相关的微弱周期成分。本发明方法还提出了一种自适应周期化辛几何模态分解方法,利用余弦差分因子和峭度准则自适应地选取与轴承相关的辛几何分量,并且提出一种筛选奇异值的启发式准则,对故障信号进行去噪和消除干扰分量,进而增强故障周期分量,最后通过层次聚类进行分离,识别复合故障类型。

    农宅饮用水净化系统
    8.
    发明公开

    公开(公告)号:CN102745859A

    公开(公告)日:2012-10-24

    申请号:CN201210178585.7

    申请日:2012-06-02

    Abstract: 农宅饮用水净化系统,有一个滤池池体(2),滤池池体(2)上部设有池体盖板(1),滤池池体(2)内设有过滤室(Ⅰ)和沉淀消毒室(Ⅱ),布水器(4)设在过滤室(Ⅰ)的上部,布水器(4)与池体盖板(1)之间为进水区(3),过滤室(Ⅰ)与沉淀消毒室(Ⅱ)之间设有渗透网板(14),滤池池体(2)采用透光材料制作,沉淀消毒室(Ⅱ)的下部设有饮用水龙头(13),沉淀消毒室(Ⅱ)的底部设有排空管(15),非生物砂滤层(7)由砾石分离层(8)承托,砾石分离层(8)由砾石排水层(9)承托,砾石排水层(9)由安装在隔板墙下部的渗透网板(14)承托。

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