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公开(公告)号：CN119762851A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411809751.8
申请日：2024-12-10
Applicant: 安徽海螺信息技术工程有限责任公司 , 长三角信息智能创新研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/52 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的火焰识别方法及系统，属于图像识别领域。所述方法包括以下步骤：步骤S1、获取火焰的多模态数据，包括火焰图像数据和环境温度数据；并进行预处理；步骤S2、对所述火焰的多模态数据进行特征提取；步骤S3、对所提取的多个特征进行特征融合；步骤S4、基于特征融合后的数据进行火焰状态分类。本发明通过多特征融合，实现了对火焰状态的精准识别与实时监控，有效提升了火焰识别的准确率和可靠性。
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公开(公告)号：CN116911172A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310781025.9
申请日：2023-06-28
Applicant: 安徽海螺信息技术工程有限责任公司 , 长三角信息智能创新研究院
IPC: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种融合LSTM的煤磨开环系统建模方法，包括下列步骤：步骤一、进行参数校正，对原始数据进行阶跃检测并进行系统辨识，利用深度学习算法对一阶传递函数系统辨识完成后接入LSTM的模型进行调参；步骤二、进行模型构建和学习训练，将一阶传递函数转化为状态空间方程形成预测模型，利用融合模型将预测模型的输出与系统输入数据融合，再经过调参后的LSTM模型处理，LSTM模型经过学习训练从而得到最终模型。本发明本发明通过对原始数据进行阶跃检测并进行系统辨识，将系统的输入数据和状态空间的输出数据融合，提升了特征融合的性能；本方法充分考虑误差和非线性问题，促进系统上线后稳定运行。
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公开(公告)号：CN116910497A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310800583.5
申请日：2023-06-30
Applicant: 安徽海螺信息技术工程有限责任公司 , 长三角信息智能创新研究院
IPC: G06F18/21 , G06F18/25 , G06N3/0499
Abstract: 本发明属于工业控制技术领域，公开了一种基于神经网络的系统辨识方法，包括下列步骤：步骤一、神经网络构建，建立了一种用于系统辨识的新型前向网络模型，包括输入层、隐含层和输出层，整个网络中所有神经元的阈值全部取0；步骤二、模型辨识，基于之前构建的新型前向网络模型完成辨识模型用于系统辨识。本发明本发明通过对原始数据进行阶跃检测并进行系统辨识，将系统的输入数据和状态空间的输出数据融合，提升了特征融合的性能；本方法充分考虑误差和非线性问题，促进系统上线后稳定运行。本发明基于矩阵伪逆思想，可一次计算得到理论控制量，计算时间在0.01s左右，能够达到工业控制在线辨识的快速性要求。
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公开(公告)号：CN115049009A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210707333.2
申请日：2022-06-21
Applicant: 长三角信息智能创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于语义融合表征的轨迹预测方法，包括：利用轨迹数据预处理方法，去除误差点和冗余点，并采用滑动窗口的对轨迹数据进行划分，形成带标签的轨迹序列；结合车辆的经纬度信息、时间信息、速度信息和方向信息，进行多维轨迹融合向量表征；利用自动编码器学习轨迹序列的深度特征，结合轨迹序列的原始特征，共同构建轨迹序列的语义表征；基于transformer的轨迹预测方法，通过多头自注意力机制和基于掩码的自注意力方法，学习轨迹间的相关性，进而实现轨迹的预测。该方法能够更好地预测汽车在未来时间的位置和区域分布，提高预测车辆轨迹的准确性，使得驾驶员能够提前做出改变出行时间或出行轨迹，避免交通拥堵。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113673220A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202111025624.5
申请日：2021-09-02
Applicant: 长三角信息智能创新研究院
IPC: G06F40/205 , G06F40/284 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种热线大数据事件抽取方法，包括：步骤1、对数据进行预处理；步骤2、BiGRU提取上下文信息；步骤3、使用功能self‑attention机制捕捉重要信息；步骤4、CNN提取词特征；步骤5、CRF标记。该方法创新了传统事件抽取方法，使得模型具备更完整的信息提取能力，并且更有效地利用原始输入信息，提高了模型的预测准确度和可靠性。
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公开(公告)号：CN115049009B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202210707333.2
申请日：2022-06-21
Applicant: 长三角信息智能创新研究院
IPC: G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于语义融合表征的轨迹预测方法，包括：利用轨迹数据预处理方法，去除误差点和冗余点，并采用滑动窗口的对轨迹数据进行划分，形成带标签的轨迹序列；结合车辆的经纬度信息、时间信息、速度信息和方向信息，进行多维轨迹融合向量表征；利用自动编码器学习轨迹序列的深度特征，结合轨迹序列的原始特征，共同构建轨迹序列的语义表征；基于transformer的轨迹预测方法，通过多头自注意力机制和基于掩码的自注意力方法，学习轨迹间的相关性，进而实现轨迹的预测。该方法能够更好地预测汽车在未来时间的位置和区域分布，提高预测车辆轨迹的准确性，使得驾驶员能够提前做出改变出行时间或出行轨迹，避免交通拥堵。
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公开(公告)号：CN113326267B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202110702288.7
申请日：2021-06-24
Applicant: 长三角信息智能创新研究院
IPC: G06F16/22 , G06F16/2458 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于倒排索引和神经网络算法的地址匹配方法，包括：构建Trie地址树；构建索引结构；索引匹配；构建基于神经网络算法的地址语义表达模型；构建基于孪生网络的地址语义相似度模型；对待匹配地址和标准地址集Ai中的每一个地址进行相似度计算，获取到与待匹配标准地址的相似度，设定相似度阈值，查找到符合阈值的标准地址。其构建了基于语法结构信息的倒排索引机制，减少了匹配次数，节约了匹配时间；也构造了基于注意力机制和Bi‑LSTM‑CNN结合的深度神经网络地址语义表达模型，提升了匹配的准确度；还构造了基于孪生网络的地址相似度模型，将地址匹配任务转化为基于地址语义相似度任务，创新了匹配方式。
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公开(公告)号：CN117196032A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311256349.7
申请日：2023-09-26
Applicant: 长三角信息智能创新研究院
IPC: G06N5/025 , G06N5/02 , G06F40/295 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/09 , G06F40/211
Abstract: 本发明公开了一种用于智能决策的知识图谱构建方法、装置、电子设备及存储介质，属于工业智能技术领域。本发明的知识图谱构建方法，该方法包括：输入文本数据，采用融合分词特征的BERT‑BiLSTM‑CRF实体识别模型，获取输入文本的序列标签；采用R‑BertTransformer实体关系抽取模型对领域文本事件关系进行抽取；使用序列标注模型BERT‑BiLSTM‑CRF对事件触发词进行抽取，随后采用基于规则的方法抽取事件核心词，最后采用基于规则的方法抽取文本数值知识；基于深度学习的事件关系抽取模型抽取事件之间的事理关系。采用本发明的知识图谱构建方法，事件抽取准确率可达80％以上，事理关系识别精度F1值最高可达0.75，满足实际应用需求。
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公开(公告)号：CN113469288A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110862416.4
申请日：2021-07-29
Applicant: 长三角信息智能创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种融合多个机器学习算法的高危人员预警方法，包括：步骤1、数据预处理；步骤2、构建融合多个机器学习算法的模型；步骤3、模型融合；步骤4、模型预测；其中，步骤2中包括构建XGBoost模型、构建CatBoost模型和构建随机森林算法模型。该方法创新了高危人群预测方式，具有更强的泛化能力，实现了精度和稳健性的统一。
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