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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118686778A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410872874.X
申请日：2024-07-01
Applicant: 北京工业大学 , 北京科博纳信息技术有限公司
IPC: F04B51/00 , G06F18/10 , G06F18/2113 , G06F18/2131 , G06F18/22 , G06F18/243 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06F123/02
Abstract: 本发明提出一种基于多目标动态优化健康退化指数的泵站机组健康评估方法和系统。其中，方法包括：应用预处理后的多维时间序列数据和训练标签训练基于交互式图神经网络的健康基准模型；应用健康基准模型预测健康状态评估特征变量的预测值；基于马氏距离计算健康状态评估特征变量的预测值与健康状态评估特征变量的实时监测值的距离，构建健康状态评估特征变量的健康退化指数；应用健康退化指数，构建并求解用于确定健康退化指数的权重的多目标函数；得到健康退化指数的权重；将权重和健康退化指数加权求和，得到综合健康退化指数。本发明提出的方案能够通过优化权重分配显著提高了评估的精度和全面性，更准确地反映设备实际运行的健康状态变化。
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公开(公告)号：CN107373003A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710686729.2
申请日：2017-08-11
Applicant: 北京科博纳信息技术有限公司
Inventor： 赵忠诚
IPC: A23G9/04
CPC classification number: A23G9/04
Abstract: 本发明涉及一种冰激凌3D打印机和打印方法，包括原料罐、配料机构、活塞抽挤机构、打印机机架、打印平台、喷头、移动机构和液氮喷淋装置；原料罐的出料口与配料机构的入料口连接并连通，配料机构的出料口与活塞抽挤机构的入料口连接并连通，活塞抽挤机构的出料口与喷头的入口端连接并连通；活塞抽挤机构抽入物料并将物料通过喷头挤至打印平台上；打印机机架具有容置空间，打印平台位于容置空间内；移动机构的一端与打印平台转动连接，另一端与打印机机架上下滑动连接；移动机构带动打印平台在内置空间内三维移动；液氮喷淋装置安装于打印平台上，并将打印平台上的液态原料冷却凝结。本发明能够快速稳定的通过3D打印方式生产冰激凌。
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公开(公告)号：CN207531845U
公开(公告)日：2018-06-26
申请号：CN201721003649.4
申请日：2017-08-11
Applicant: 北京科博纳信息技术有限公司
Inventor： 赵忠诚
IPC: A23G9/04
Abstract: 本实用新型涉及一种冰激凌3D打印机，包括原料罐、配料机构、活塞抽挤机构、打印机机架、打印平台、喷头、移动机构和液氮喷淋装置；原料罐的出料口与配料机构的入料口连接并连通，配料机构的出料口与活塞抽挤机构的入料口连接并连通，活塞抽挤机构的出料口与喷头的入口端连接并连通；活塞抽挤机构抽入物料并将物料通过喷头挤至打印平台上；打印机机架具有容置空间，打印平台位于容置空间内；移动机构的一端与打印平台转动连接，另一端与打印机机架上下滑动连接；移动机构带动打印平台在内置空间内三维移动；液氮喷淋装置安装于打印平台上，并将打印平台上的液态原料冷却凝结。本实用新型能够快速稳定的通过3D打印方式生产冰激凌。
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公开(公告)号：CN109567756B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201811634325.X
申请日：2018-12-29
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/0205
Abstract: 本发明涉及一种基于人工智能床垫的睡眠状态检测方法，基于床垫、微动传感器，以及采集处理模块，微动传感器置于距离床头40～60cm处，且和心脏位置平齐，微动传感器实时获取被监测对象睡眠中的振动数据，并发送至采集处理模块进行自适应分段处理，之后通过数据处理实时获取被监测对象的睡眠状态参数，所述的数据处理方法分为三个阶段，即体动识别、呼吸和心率状态识别、最终实现用户睡眠状态的识别。本发明具有操作流程简单，无需专业人员的辅助与监督，不影响人的正常睡眠，非常适合居家或大规模应用。
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公开(公告)号：CN109567756A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811634325.X
申请日：2018-12-29
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/0205
Abstract: 本发明涉及一种基于人工智能床垫的睡眠状态检测方法，基于床垫、微动传感器，以及采集处理模块，微动传感器置于距离床头40～60cm处，且和心脏位置平齐，微动传感器实时获取被监测对象睡眠中的振动数据，并发送至采集处理模块进行自适应分段处理，之后通过数据处理实时获取被监测对象的睡眠状态参数，所述的数据处理方法分为三个阶段，即体动识别、呼吸和心率状态识别、最终实现用户睡眠状态的识别。本发明具有操作流程简单，无需专业人员的辅助与监督，不影响人的正常睡眠，非常适合居家或大规模应用。
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