公开(公告)号：CN118513341A

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202410977899.6

申请日：2024-07-22

Applicant: 南通大学

Inventor： 谭金玲 ,  曾庆贵 ,  宗烜逸 ,  程实 ,  顾卫江

IPC: B08B13/00 ,  B08B1/30 ,  B08B1/12 ,  B08B1/32 ,  B08B3/02 ,  B08B5/02 ,  B08B1/14

Abstract: 本发明涉及一种清洁装置，具体地说，涉及一种起重机轨道收纳式清洁设备。其邻近起重机的两组主轨设置，两组所述主轨的上方共同连接有主移动体，所述清洁设备包括副移动体和升降体，所述升降体设置于两组主轨的一端，所述副移动体在第一接驳轨道上移动时其上方搭载主移动体，且所述副移动体用于刮除主轨上的灰尘。本发明中通过副架驱动轮的转动推动清洁轨在第一接驳轨道上移动，而主移动体则收纳在清洁轨上，避免了对第一接驳轨道的占用，尤其是主轨，接着通过清洁轨在主轨上移动，使清洁槽内容置的清洁件对主轨的轮轴进行清洁，而且在主移动体的重力下压下，清洁槽能够与主轨的轮轴紧密贴合，从而能够刮除轮轴上的灰尘。

公开(公告)号：CN104461867A

公开(公告)日：2015-03-25

申请号：CN201410623526.5

申请日：2014-11-08

Applicant: 南通大学

Inventor： 文万志 ,  陈建平 ,  陈翔 ,  郑国平 ,  蒋峥峥 ,  顾卫江 ,  彭志娟

IPC: G06F11/36

Abstract: 本发明提出了一种软件演化过程故障分析方法，主要用于解决软件在不断演化过程中故障理解和分析问题，包括如下步骤：步骤1、使用AST分析器，构造演化修改程序的中间表示形式抽象语法树EFAGM_AST；步骤2、基于演化修改，确立EFAGM的关键修改节点集，依次构建修改节点集的前向和后向影响节点和路径；步骤3、根据计算EFAGM图节点的域，生成EFAGM的静态影响因子和动态影响因子，完成演化故障分析图模型EFAGM的构建；在故障发生时，采用EFAGM实现对程序演化修改引起的故障分析。本发明不仅可以表示演化修改影响元素及其之间的关系，而且能有效提高演化故障分析的效率。

公开(公告)号：CN118513341B

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202410977899.6

申请日：2024-07-22

Applicant: 南通大学

Inventor： 谭金玲 ,  曾庆贵 ,  宗烜逸 ,  程实 ,  顾卫江

IPC: B08B13/00 ,  B08B1/30 ,  B08B1/12 ,  B08B1/32 ,  B08B3/02 ,  B08B5/02 ,  B08B1/14

Abstract: 本发明涉及一种清洁装置，具体地说，涉及一种起重机轨道收纳式清洁设备。其邻近起重机的两组主轨设置，两组所述主轨的上方共同连接有主移动体，所述清洁设备包括副移动体和升降体，所述升降体设置于两组主轨的一端，所述副移动体在第一接驳轨道上移动时其上方搭载主移动体，且所述副移动体用于刮除主轨上的灰尘。本发明中通过副架驱动轮的转动推动清洁轨在第一接驳轨道上移动，而主移动体则收纳在清洁轨上，避免了对第一接驳轨道的占用，尤其是主轨，接着通过清洁轨在主轨上移动，使清洁槽内容置的清洁件对主轨的轮轴进行清洁，而且在主移动体的重力下压下，清洁槽能够与主轨的轮轴紧密贴合，从而能够刮除轮轴上的灰尘。

公开(公告)号：CN104461867B

公开(公告)日：2018-04-03

申请号：CN201410623526.5

申请日：2014-11-08

Applicant: 南通大学

Inventor： 文万志 ,  陈建平 ,  陈翔 ,  郑国平 ,  蒋峥峥 ,  顾卫江 ,  彭志娟

IPC: G06F11/36

Abstract: 本发明提出了一种软件演化过程故障分析方法，主要用于解决软件在不断演化过程中故障理解和分析问题，包括如下步骤：步骤1、使用AST分析器，构造演化修改程序的中间表示形式抽象语法树EFAGM_AST；步骤2、基于演化修改，确立EFAGM的关键修改节点集，依次构建修改节点集的前向和后向影响节点和路径；步骤3、根据计算EFAGM图节点的域，生成EFAGM的静态影响因子和动态影响因子，完成演化故障分析图模型EFAGM的构建；在故障发生时，采用EFAGM实现对程序演化修改引起的故障分析。本发明不仅可以表示演化修改影响元素及其之间的关系，而且能有效提高演化故障分析的效率。

公开(公告)号：CN119963355A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510116803.1

申请日：2025-01-24

Applicant: 南通大学

Inventor： 顾卫江 ,  张圣琪 ,  程实

IPC: G06Q40/12 ,  G06Q10/04 ,  G06F18/15 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明属于预测方法技术领域，具体涉及一种基于改进BP神经网络的电商财务风险预测方法。本发明方法从多个维度选取电商财务风险相关指标，以全面反映电商企业的财务健康状况。随后，对选取的指标数据进行预处理，确保数据质量和模型训练的准确性。接下来，建立一个改进的BP神经网络模型，用于电商财务风险的预测。在模型建立过程中，特别关注学习速率的调整，通过改变学习率来平衡模型的训练速度和稳定性，从而实现财务风险的精准预测。本发明确定改进后的BP神经网络在电商财务风险的智能预测上取得了显著成效，不仅提高了预测精度，还加快了收敛速度，使得企业能够更准确地识别潜在的财务风险，从而提前采取防范措施。