-
公开(公告)号：CN114357035B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202210020076.5
申请日：2022-01-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/2453
Abstract: 本发明公开一种基于模糊综合评价和副本放置的标识解析查找方法，包括步骤一、基于新键值对格式建立分层Chord环，步骤二、基于改进小世界模型收集负载信息，步骤三、建立节点性能综合评价因素集和评价集，步骤四、建立节点性能的综合评价模型并进行评价，步骤五、基于节点性能评价确立热点信息节点和负载情况收集节点，步骤六、计算资源副本放置的节点集合并更新键值对的值，步骤七、基于副本放置节点集合和功能节点查找资源；本发明利用节点性能评价方案来选取合适的节点存储资源副本、存储负载状况和存储热点信息，并利用改进的小世界模型获取所有节点的负载状态存储在负载节点中，从而均衡负载并提高基于DHT技术的结构化P2P网络的安全性。
-
公开(公告)号：CN114332072B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202210009427.2
申请日：2022-01-05
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06T7/60 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开一种主动脉夹层疾病分型方法和装置、存储介质，包括：获取主动脉夹层疾病患者的CT图像数据；根据所述CT图像数据进行主动脉夹层真假腔分割，得到主动脉；对所述主动脉提取主动脉中心线；根据所述主动脉中心线对主动脉进行分段操作，得到升主动脉部分、主动脉弓部分和降主动脉部分；基于Stanford分型依据对升主动脉部分、主动脉弓部分和降主动脉部分进行A型和B型的分类。采用本发明的技术方案，以解决针对主动脉夹层分割时由于真假腔体积相差过大而导致的分割准确度较低的问题，在此基础上实现主动脉夹层疾病分型。
-
公开(公告)号：CN112907057B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202110173596.5
申请日：2021-02-06
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进MOPSO算法的生产调度优化方法及系统，涉及MES系统生产调度优化技术领域，包括基于获取的当前生产调度计划信息，采用设备编码方式确定初始粒子群；粒子代表当前加工任务中所有工件的加工工序的设备编号的组合；判断当前迭代次数是否到达设定迭代次数，若是则输出当前迭代次数对应的帕累托最优解集；若否则根据当前迭代次数对应的帕累托最优解集、转化后的目标函数和MOPSO算法，计算每个粒子的多目标函数值；根据粒子的多目标函数值、超体积和空间间距的混合指标策略，得到下一迭代次数对应的帕累托最优解集，返回判断步骤。本发明能够提高搜索能力，从而实现生产调度优化。
-
公开(公告)号：CN112612782A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011500119.7
申请日：2020-12-18
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/215 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM网络的MES系统数据在线填补方法及系统，该方法包括：获取LSTM网络数据预测模型，所述LSTM网络数据预测模型为经过训练的LSTM网络模型；当当前时刻T没有接收到现场数据时，将时序数据[XT‑1,XT‑2,…,XT‑j,…,XT‑N]输入所述LSTM网络数据预测模型，在线预测当前时刻T的数据信息，其中，j＝1,2,…,N，XT‑j为当前时刻数据信息XT之前j个时间步长的数据信息；当当前时段T接收到现场数据时，以时序数据[XT‑1,XT‑2,…,XT‑j,…,XT‑N]为输入，以当前时刻T接收到的现场数据为标签，对所述LSTM网络数据预测模型进行在线训练并更新。本发明实现了数据的在线填补，同时，保障了数据填补的准确度。
-
公开(公告)号：CN112580001A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011470183.5
申请日：2020-12-14
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式互通系统数据库的访问控制系统及方法。该系统包括：主体管理服务器和客体管理服务器；客体管理服务器存储有访问许可集Pi＝(SGi,OGi,Wi)，主体管理服务器包括身份验证IP分配模块，该模块基于请求主体的权限为请求主体分配身份验证IP；客体管理服务器包括约束方式确定模块和权限验证模块，约束方式确定模块根据身份验证IP确定请求主体的权限约束方式w，访问请求包括请求主体的身份验证IP、请求主体的序号sg以及所需访问客体的序号og；权限验证模块验证(sg,og,w)是否属于访问许可集，如果是，允许请求主体访问客体og，如果否，禁止请求主体访问客体og。本发明有效地解决了访问控制列表的维护成本过高、难以管理复杂多变的权限的问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112416920A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011387905.0
申请日：2020-12-01
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/21
Abstract: 本发明公开了一种面向MES的数据清洗方法及系统，所述数据清洗方法包括：采用可变窗口的SNM算法计算待清洗数据中每两条记录之间的相似度；根据每两条记录之间的相似度，对待清洗数据中的重复数据进行处理，获得处理后的数据；采用KNN缺失填充算法填补处理后的数据中的缺失数据，获得清洗后的数据。本发明采用改进的SNM算法计算记录之间的相似度，并根据相似度进行重复数据处理和缺失数据填补，本发明实现了对MES中的数据进行数据清洗，减小了MES中的数据中的重复数据，并补充了MES中的数据中的缺失数据，克服了重复数据占用数据库的存储资源以及相似重复数据和缺失数据对生产管理与决策产生不良影响的技术缺陷。
-
公开(公告)号：CN112199362A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011095746.7
申请日：2020-10-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/215 , G06F17/18 , G06F17/16 , G06Q50/04
Abstract: 本发明涉及一种MES背景下的数据库数据缺失的填补方法及系统。该方法包括：读取数据库中数据的时间戳信息；判断数据是否发生缺失；当数据发生缺失时，采用二分法查找数据中数据缺失的位置；根据数据中数据缺失的位置，确定数据的数据缺失类型；数据缺失类型包括：瞬时缺失类型、短时缺失类型和长时缺失类型；根据数据的数据缺失类型，对数据进行填补；当数据的数据缺失类型为瞬时缺失类型时，采用线性插值法填补数据中缺失的数据；当数据的数据缺失类型为短时缺失类型时，采用线性插值法与多元回归法结合的方式填补数据中缺失的数据；当数据的数据缺失类型为长时缺失类型时，对数据不进行填补。本发明可以提高缺失数据填补的精度和适应性。
-
公开(公告)号：CN112162977A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011124465.X
申请日：2020-10-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/215
Abstract: 本发明涉及一种面向MES的海量数据去冗余方法和系统。该面向MES的海量数据去冗余方法和系统，采用最小哈希算法对预处理后的数据进行压缩得到最小哈希签名，采用LSH(局部敏感哈希)算法能够避过相似度计算，将数据按照哈希值进行分桶，极大的减少了从海量数据找出相似重复数据过程中的时间复杂度，提高了数据处理的整体效率。并且，使用Jaccard相似度作为筛选条件，对Jaccard相似度大于阈值的数据定义为潜在相似数据，然后对潜在相似数据进行由分部到总体的相似度检测以去除相似重复数据，增加了去冗余能力。
-
公开(公告)号：CN108347694B
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201810137395.8
申请日：2018-02-10
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边界条件的节点定位方法及系统。该方法包括：获取初始时刻各锚节点的参数信息；参数信息包括锚节点的坐标以及跳数信息；根据各锚节点的参数信息计算初始时刻各待定位节点的位置；根据初始时刻各待定位节点的位置预测各待定位节点k时刻的位置，得到各待定位节点的初始预测位置；根据边界区域对各待定位节点的初始预测位置进行约束，得到各待定位节点的约束位置；对各待定位节点的约束位置进行矫正，使其符合置信传播规则和积分消息传递规则，得到各待定位节点矫正后的位置。本发明能够提高节点定位的准确性，规避累积误差带来的位置漂移。
-
公开(公告)号：CN113674291B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202110935123.4
申请日：2021-08-16
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/00 , G06N3/0985 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种全类型主动脉夹层真假腔图像分割方法及系统，利用基于注意力机制的分割网络模型对待分割真假腔图像进行分割，将得到的掩膜图映射到所述待分割真假腔图像中，得到分割结果。在训练分割网络模型的过程中，对主动脉区域及真腔和假腔进行标注，利用3D卷积提取真假腔数据的主动脉夹层空间相关性，并利用混合注意力模块作为基本单元进行上下采样对所述真假腔数据施加权重，通过指数函数归一化完成每一像素值类别的预测，其在保证分割精度的前提下解决了现有技术中的非全自动化问题，并且提出使用基于注意力机制的主动脉夹层真假腔分割神经网络模型，使模型对于真假腔的区别更加敏感，从而提高了模型的精度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
77
records
(took 0.035 seconds)
