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公开(公告)号：CN108920445B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN201810369183.2
申请日：2018-04-23
Applicant: 华中科技大学鄂州工业技术研究院 , 华中科技大学
IPC: G06F40/295
Abstract: 本发明提供了一种基于Bi‑LSTM‑CRF模型的命名实体识别方法和装置，对自然语言进行数据预处理，在训练情况下，将输入的第一自然语言进行分隔，获得第一字符序列；根据所述第一字符序列中的各个字符做映射，获得向量矩阵，将所述向量矩阵输入Bi‑LSTM模块；将Bi‑LSTM模块的所述发射矩阵输入CRF层形成Bi‑LSTM‑CRF模型，所述Bi‑LSTM‑CRF模型对所述自然语言进行整句实体识别；其中，根据交叉检验确定所述Bi‑LSTM‑CRF模块的超参数。解决现有技术中的模型无法考虑长远的上下文信息，无法对这些依赖关系进行建模，从而使得识别的准确率受到限制的技术问题，达到了直接将原始语句输入模型就可以提取出语句中的命名实体，适应性强，适用面广，提高对实体识别的准确率的技术效果。
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公开(公告)号：CN111600523A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010437318.1
申请日：2020-05-21
Applicant: 华中科技大学 , 深圳华中科技大学研究院
IPC: H02P21/22 , H02P21/13 , H02P25/022
Abstract: 本发明公开了一种永磁同步电机的模型预测电流控制方法，该方法包括如下步骤：通过获取d轴电流扰动项和q轴电流扰动项；获取永磁同步电机的三相相电流、三相线电压和转速信号，利用线性扩张状态观测器得到d轴电流观测值、q轴电流观测值、d轴电流扰动项观测值和q轴电流扰动项观测值；进而获取扰动控制器的d轴输出值和q轴输出值，利用电感提取算法获取电感预测值，并结合增量预测模型得到d轴电流预测值和q轴预测电流值；利用电感预测值、d轴电流预测值和q轴预测电流值对永磁同步电机的开关信号进行调整，以实现永磁同步电机的闭环控制，从而提高永磁同步电机模型预测电流控制算法的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108920445A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810369183.2
申请日：2018-04-23
Applicant: 华中科技大学鄂州工业技术研究院 , 华中科技大学
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明提供了一种基于Bi-LSTM-CRF模型的命名实体识别方法和装置，对自然语言进行数据预处理，在训练情况下，将输入的第一自然语言进行分隔，获得第一字符序列；根据所述第一字符序列中的各个字符做映射，获得向量矩阵，将所述向量矩阵输入Bi-LSTM模块；将Bi-LSTM模块的所述发射矩阵输入CRF层形成Bi-LSTM-CRF模型，所述Bi-LSTM-CRF模型对所述自然语言进行整句实体识别；其中，根据交叉检验确定所述Bi-LSTM-CRF模块的超参数。解决现有技术中的模型无法考虑长远的上下文信息，无法对这些依赖关系进行建模，从而使得识别的准确率受到限制的技术问题，达到了直接将原始语句输入模型就可以提取出语句中的命名实体，适应性强，适用面广，提高对实体识别的准确率的技术效果。
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公开(公告)号：CN109255025A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201810862973.4
申请日：2018-08-01
Applicant: 华中科技大学鄂州工业技术研究院 , 华中科技大学
Abstract: 本发明提供了一种短文本分类方法和装置，通过获得第一文本信息，所述第一文本信息为需要分类的短文本数据信息；对所述第一文本信息进行标记，获得第二文本信息，所述第二文本信息包括训练集、开发集、测试集；通过单一粒度分词原则对所述第一文本信息进行分词处理，获得第一词语集；根据停用词表，删除所述第一词语集中的停用词，获得第二词语集，所述第二词语集中的词语为ID形式；将所述第二词语集中的词语ID映射为词语向量，获得特征矩阵；通过卷积神经网络和所述特征矩阵，对所述第一文本信息进行分类。解决了分类质量依赖于规则设定的好坏，复用性差的技术问题，达到考虑到同义词、一词多义和未登录词等情况，词语表达能力更强的技术效果。
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公开(公告)号：CN108108468A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201711488474.5
申请日：2017-12-29
Applicant: 华中科技大学鄂州工业技术研究院 , 华中科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于概念和文本情感的短文本情感分析方法和装置，涉及信息处理技术领域，所述方法包括：通过对短文本进行数据预处理；根据依存句法关系获得文本概念特征；根据构建情感词典和词性标注对词语进行情感标注，获得文本情感特征；根据所述文本概念特征、所述文本情感特征，获得文本概念特征向量和文本情感特征向量；根据所述文本概念特征向量和所述文本情感特征向量，确定最终情感极性类别。解决了现有技术的分析方法受到语料库大小和特征提取过程的影响，导致情感分析的准确度较低的技术问题。达到了充分利用了概念特征以及文本情感特征对情感分析的有效信息，提高情感极性分类的准确度的技术效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112713834B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202011491646.6
申请日：2020-12-17
Applicant: 华中科技大学 , 深圳华中科技大学研究院
Abstract: 本发明公开了一种永磁同步电机无位置传感器控制方法及系统，该方法包括：建立永磁同步电机的扩张状态观测器，将所述扩张状态观测器中的积分器替换为复系数滤波器；获取基于所述复系数滤波器的扩张状态观测器输出的转速观测值；采用积分式预测模型对所述转速观测值进行处理，得到预测转速估计值；根据交流电机的所述预测转速估计值与频率之间的关系计算复系数滤波器的中心频率；将所述中心频率反馈给扩张状态观测器进行闭环控制；本发明通过频率的自适应调节保证中心频率与实际反电动势频率一致，实现了转子位置估计的低相位延迟，从而获取精确的转子位置信息，为无传感器算法的角度和速度估计提供更好的基础。
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公开(公告)号：CN111600523B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202010437318.1
申请日：2020-05-21
Applicant: 华中科技大学 , 深圳华中科技大学研究院
IPC: H02P21/22 , H02P21/13 , H02P25/022
Abstract: 本发明公开了一种永磁同步电机的模型预测电流控制方法，该方法包括如下步骤：通过获取d轴电流扰动项和q轴电流扰动项；获取永磁同步电机的三相相电流、三相线电压和转速信号，利用线性扩张状态观测器得到d轴电流观测值、q轴电流观测值、d轴电流扰动项观测值和q轴电流扰动项观测值；进而获取扰动控制器的d轴输出值和q轴输出值，利用电感提取算法获取电感预测值，并结合增量预测模型得到d轴电流预测值和q轴预测电流值；利用电感预测值、d轴电流预测值和q轴预测电流值对永磁同步电机的开关信号进行调整，以实现永磁同步电机的闭环控制，从而提高永磁同步电机模型预测电流控制算法的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112713834A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011491646.6
申请日：2020-12-17
Applicant: 华中科技大学 , 深圳华中科技大学研究院
Abstract: 本发明公开了一种永磁同步电机无位置传感器控制方法及系统，该方法包括：建立永磁同步电机的扩张状态观测器，将所述扩张状态观测器中的积分器替换为复系数滤波器；获取基于所述复系数滤波器的扩张状态观测器输出的转速观测值；采用积分式预测模型对所述转速观测值进行处理，得到预测转速估计值；根据交流电机的所述预测转速估计值与频率之间的关系计算复系数滤波器的中心频率；将所述中心频率反馈给扩张状态观测器进行闭环控制；本发明通过频率的自适应调节保证中心频率与实际反电动势频率一致，实现了转子位置估计的低相位延迟，从而获取精确的转子位置信息，为无传感器算法的角度和速度估计提供更好的基础。
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公开(公告)号：CN110120716A
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201910404349.4
申请日：2019-05-15
Applicant: 华中科技大学 , 深圳华中科技大学研究院
Abstract: 本发明公开了一种组合阵列式外转子轴径向混合磁通永磁电机，包括电机外转子和定子，其中：所述电机外转子包括：转子盘铁芯、组合阵列式永磁体盘、径向表贴式永磁体、轴承、外转子机壳；所述组合阵列式永磁体盘由轴向充磁斜极结构、切向充磁同心的扇形永磁体、填充的软磁材料交替形成；所述定子包括：多个模块化T形定子铁芯、分布式绕线绕组、转轴；T形定子铁芯具有两个轴向定子齿和中间的径向定子齿，分别对应缠绕分布式绕线绕组中的两个轴向线圈和中间的径向线圈。本发明中的组合阵列式外转子轴径向混合磁通永磁电机，能够提高槽满率、提高绕组端部利用率、改善转矩品质、提高转矩与功率密度以及提高电机整体运行效率。
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公开(公告)号：CN108920446A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810379955.0
申请日：2018-04-25
Applicant: 华中科技大学鄂州工业技术研究院 , 华中科技大学
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明实施例提供了一种工程文本的处理方法，包括：从预先获取的工程文本中选取第一预设数量的文本进行标注；对标记文档进行分词；删除分词结果中的无关联部分，获得处理后的词袋；将所述工程词汇转化为预训练获得的词向量；利用所述词向量分别对双向递归神经网络和条件随机场进行训练，获得双向递归神经网络模块和条件随机场模块；基于所述双向递归神经网络模块对待处理的工程文本进行处理，获得输出向量；通过条件随机场模块对所述输出向量进行抽取，同时通过全连接的多层感知机对所述输出向量进行分类，获得与所述输出向量对应的工程文本的类别。本发明解决了现有技术中工程文本的处理方法存在效率低的技术问题。
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