公开(公告)号：CN117078122A

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202311012820.8

申请日：2023-08-12

Applicant: 安徽理工大学

Inventor： 赵佰亭 ,  施建国 ,  贾晓芬

IPC: G06Q10/067 ,  B66B5/00 ,  B66B17/00 ,  G06Q50/02 ,  G06F30/20 ,  G06T17/00 ,  G06T19/00 ,  G06T15/00 ,  G06F16/28 ,  G06N5/04 ,  G06F111/18 ,  G06F119/14 ,  G06F111/04

Abstract: 本发明公开了一种井筒提升机数字孪生系统架构设计、建模及数据交互方法，通过面向井筒提升机系统，分析设备运行机理，对井筒提升机进行全物理属性的数字化系统建模。通过构建多维多尺度模型和多源异构数据模型，搭建孪生数字场景，结合虚实映射技术实现虚拟、物理场景两者的动态映射与可视化监控；数字孪生多维多尺度模型的构建是融合物理模型、行为模型和规则模型，实现模型的更新迭代与扩展性；多维异构数据模型集成实时数据、静态数据和预测模型的数据构建，结合数据通讯技术实现各层级模块数据交互。以unity 3D为虚拟引擎集成上述功能，构建数字孪生应用服务系统，完成井筒提升机的故障诊断及可视化监控。本发明中系统框架层级清晰，模型集成多源信息，易于扩展；数据交互方法更为高效。

公开(公告)号：CN114860929A

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202210435127.0

申请日：2022-04-24

Applicant: 安徽理工大学

Inventor： 董晨 ,  李舒婷 ,  鲍志伟 ,  于业齐 ,  梁镇洹 ,  施建国 ,  李沙沙

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/289 ,  G06F40/253 ,  G06F40/242 ,  G06F16/903 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供了一种基于改进TextCNN的新闻文本分类方法，改进后的TextCNN包括输入层，卷积池化层，输出层。输入层：通过词向量word embeddings将词转化成词向量，利用全局注意力机制对词向量中的每个元素进行权重赋值，从而突出显著特征抑制无用特征。卷积池化层：一共有三种规格的卷积核，大小分别为2、3、4，卷积核的数量是256，卷积核的宽度为词向量大小，池化层融合了平均池化和最大池化操作，使用MLP层进一步提取平均池化和最大池化产生的特征，提升特征的全局表示能力。输出层：池化层的向量输入到全连接层中，最后经过softsign激活后得到最终的词向量表示特征，输出为维度为10向量，向量的每一个维度对应一个类别。该方法有利于提高新闻文本分类的准确率。