公开(公告)号：CN114254235A

公开(公告)日：2022-03-29

申请号：CN202111560360.3

申请日：2021-12-20

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 陈科明 ,  黄盼盼 ,  蔡坤 ,  邢豪蔚

IPC: G06F16/958 ,  G06F16/23 ,  G06F16/27 ,  G06F16/25 ,  G06F16/2455

Abstract: 本发明公开了一种基于web数据库的数据持久化存储方法，属于互联网软件技术领域，具体涉及了一种兼容性良好的，简便易用的前端数据存储方法。本发明基于web Stortage API结合JSON语言，将localStorage进行改造，抽象出一个管理空间类，管理空间的初始化数据和空间的建立与插入规则，另设一个空间内部服务者，完成具体数据操作功能，使其成为具有数据库特点的应用。相比于以往的服务端存储方案，本发明通过在客户端与服务端之间架设本地存储中转站有效节省了服务器带宽，缓解服务器压力，显著助力提升系统性能，且使用更便捷。

公开(公告)号：CN114241086A

公开(公告)日：2022-03-25

申请号：CN202111559756.6

申请日：2021-12-20

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 陈科明 ,  蔡坤 ,  黄盼盼 ,  邢豪蔚

IPC: G06T11/20

Abstract: 本发明公开了一种基于最大三角形三段算法的海量数据绘图优化方法。本发明首先对数据基于最大三角形三段算法进行降采样，尝试对原始数据进行压缩并且尽量保持细节特征。并且针对于局部陡峭的分段数据，进行了动态调整分段的改进。然后，对量级超过阈值的数据进行切片，对每一个切片数据，ECharts会单独创建实例来进行绘制，得到子切片数据的图表。最后，对于得到的子图表，使用层叠样式表语言定位到同一位置，把它们叠合形成唯一完整的图。采用本发明，可以在尽量不损失原始数据细节的前提下，大幅减小绘图所用的数据点，从而高效、高性能地对工业海量数据进行可视化绘图。

公开(公告)号：CN114781252A

公开(公告)日：2022-07-22

申请号：CN202210385044.5

申请日：2022-04-13

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 陈科明 ,  蔡坤 ,  黄盼盼 ,  齐玲玲

IPC: G06F30/27 ,  G06K9/00 ,  G06F119/04

Abstract: 本发明公开了一种基于改进人工蜂群算法的SVM的带锯条磨损识别方法，属于机器学习技术的工业应用领域。本发明首先，对采集的传感数据进行预处理和归一化，构造样本数据集。接着，CEEMDAN分解得到局部的IMF分量，过滤IMF分量后提取峭度值作为特征输入。然后，通过改进的时序混淆ABC算法优化SVM模型参数c和g。最后，根据最优参数建立SVM锯条磨损识别模型。采用本发明，可以实现锯切生产场景下，有效提高带锯条的磨损识别准确率，从而使剩余寿命预测成为可能。