一种基于深度学习的油页岩热解状态识别方法

    公开(公告)号:CN115828159A

    公开(公告)日:2023-03-21

    申请号:CN202211603604.6

    申请日:2022-12-13

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明适用于油页岩热解开采技术领域,提供了一种基于深度学习的油页岩热解状态识别方法,包括以下步骤:使用气体传感器电子鼻采集油页岩在5℃/min的加热裂解的气体数据;传感器收集到的数据进行数据清洗与归一化处理;利用气体传感器数据划分出训练集、验证集与测试集;对数据加窗,提取时间序列特征,完成特征提取模块;训练得到基于深度学习的网络模型。通过增加数据清洗、数据归一化和数据加窗,提高了传感器数据的特征工程效果,针对气体传感器阵列的特征,选择使用GCN提取传感器之间的关系,针对油页岩热解反应过程,选择使用LSTM提取反应的时间序列特征,最后通过MLP模块输出预测需要的热解状态和精确的成熟度。

    一种基于大数据的网络信息预警方法及系统

    公开(公告)号:CN117392826B

    公开(公告)日:2024-02-13

    申请号:CN202311688201.0

    申请日:2023-12-11

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明适用于互联网技术领域,提供了一种基于大数据的网络信息预警方法及系统,所述方法包括以下步骤:接收用户输入的信息搜索语句,判断信息搜索语句中是否存在预警词汇,当存在预警词汇时,调取对应的知识普及防范信息;根据信息搜索语句输出若干条网络推荐信息,将所述知识普及防范信息置于所有网络推荐信息的顶部;接收信息访问指令,展示信息访问指令所对应的信息内容;将所述信息内容与知识普及防范信息进行对比分析,生成预警信息,将所述预警信息置于信息内容的顶部。如此,用户在访问信息内容时,能够时刻看到预警信息,方便结合预警信息中的内容对访问的内容进行甄别,警示作用极好,避免了质量较差的网络信息对用户造成误导。

    一种基于大数据的网络信息预警方法及系统

    公开(公告)号:CN117392826A

    公开(公告)日:2024-01-12

    申请号:CN202311688201.0

    申请日:2023-12-11

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明适用于互联网技术领域,提供了一种基于大数据的网络信息预警方法及系统,所述方法包括以下步骤:接收用户输入的信息搜索语句,判断信息搜索语句中是否存在预警词汇,当存在预警词汇时,调取对应的知识普及防范信息;根据信息搜索语句输出若干条网络推荐信息,将所述知识普及防范信息置于所有网络推荐信息的顶部;接收信息访问指令,展示信息访问指令所对应的信息内容;将所述信息内容与知识普及防范信息进行对比分析,生成预警信息,将所述预警信息置于信息内容的顶部。如此,用户在访问信息内容时,能够时刻看到预警信息,方便结合预警信息中的内容对访问的内容进行甄别,警示作用极好,避免了质量较差的网络信息对用户造成误导。

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