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公开(公告)号：CN116957153A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310920792.3
申请日：2023-07-25
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06Q10/04 , B22D18/08 , B22D18/04 , G06F18/243 , G06N3/0475 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/22 , G06Q50/04 , G06F18/23 , G06F18/27
Abstract: 本发明公开了一种基于混合驱动的轮毂压铸冷却工艺参数确定方法，包括以下步骤：结合生成对抗网络思想及聚类筛选扩充原始数据集，确定待预测轮毂冷却点位流量档位初类别；用代价敏感思想改进XGBoost算法结合轮毂初类别及机理知识建立水冷却流量预测模型，使用支持向量回归机SVR建立冷却时间预测模型；根据建立的水冷却流量预测模型和冷却时间预测模型，本发明涉及汽车轮毂压铸技术领域。该基于混合驱动的轮毂压铸冷却工艺参数确定方法，通过针对各个冷却点位，利用其需要带走的热量、水比热容、水比重、冷却前后冷却水的温度差和冷却流量、冷却时间两个参数之间的热力学关系，结合机器学习思想确定轮毂压铸冷却工艺参数中的冷却水流量及其冷却时间。
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公开(公告)号：CN116304861A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310108116.6
申请日：2023-02-09
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/084 , G01M13/045
Abstract: 本发明提供了一种基于自注意力的时频特征融合故障诊断方法，属于轴承设备故障诊断的技术领域，包括下述步骤：1.对各种状态下运行的轴承采集其振动信号；2.对轴承振动信号进行数据预处理，获得振动信号的频谱，并划分训练集和测试集；3.将原始振动信号和相应频谱同时输入到模型中进行训练；4.当有新的振动数据数据时，采用相同的方法进行预处理并输入到模型中，实现故障类型的分类诊断。本发明提出一种新的时频域特征融合方法，能够学习时、频域两方面的特征，相较于依赖单一时域或频域特征的故障诊断模型具有更高的诊断精度，具有较好的理论基础和应用价值。
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公开(公告)号：CN115344712A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210986757.7
申请日：2022-08-17
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/332 , G06F16/338
Abstract: 本发明提供了一种基于融合文本的碳标准知识图谱构建方法，属于知识图谱的技术领域，解决了现有技术在碳标准知识图谱构建时存在检索时实体指代不明的问题。一种基于融合文本的碳标准知识图谱构建方法，包括：数据获取，读取碳标准文件，获得非结构化文本数据；标准节点网络设计，定义知识图谱的实体、关系和属性类型；知识抽取，对获取的非结构化数据进行实体抽取、属性抽取和关系抽取；知识融合，构建混合相似度匹配的实体对齐模型(EA‑HSM)消除重复实体；知识存储，对抽取和融合后的三元组进行图数据库存储；平台展示，设计构建基于知识图谱的交互式碳标准展示平台。
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公开(公告)号：CN111832839B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202010723405.3
申请日：2020-07-24
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于充分增量学习的能耗预测方法，包含以下内容：对能耗数据的多维参数进行整理，提取不同轮毂的型号并用于加权核主成分分析法对样本进行有效特征提取；然后对数据分组后通过在每一轮增量学习的过程中计算并判断相似度值，按照相似度值的不同程度进行多轮增量学习，同时不断动态调整判断阈值、数据样本及权重值；最后使用误差反向传播神经网络进行能耗预测，并使用均方根误差RMSE值对预测结果进行评价。本发明验证了预测方法的有效性，最终得到的RMSE值低至0.000112，相对于其他对比方法效果最优。
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公开(公告)号：CN118410130B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410850693.7
申请日：2024-06-28
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06F16/33 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06N5/02 , G06N5/04 , G06F16/332 , G06F18/213 , G06F18/2415
Abstract: 本申请提供了一种基于知识图谱的预训练语言模型构建方法，包括：基于预训练语言的语义解析模型对输入的自然语言问题进行数据处理，得到候选逻辑形式列表，其中，语义解析模型用以提取所述自然语言问题特征，并进行问句的实体识别和意图识别，结合实体和意图并经逻辑转换填充生成候选逻辑形式列表；基于无监督多阶段搜索算法在知识图谱中对生成的候选逻辑形式列表进行知识检索，结合检索结果更新逻辑形式内容并转换成Cypher语句进行图谱查询，返回答案列表形成答案集。本申请不仅提高了智能问答效率和服务水平，而且为未来的注入医疗、法律、人文等多个专业领域的可解释知识推理问答提供了新的解决思路。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116708174A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202210178084.2
申请日：2022-02-24
Applicant: 河北工业大学
IPC: H04L41/0823 , H04L41/14 , H04L43/0888 , H04L67/1097 , H04L67/12 , H04L9/40 , G06F16/182 , G06F16/22 , G06F16/23
Abstract: 本发明公开了一种基于分片网络主侧链扩容的区块链模型的构建方法，具体包括以下步骤：P1.建立多目标函数，提出约束条件；P2.将多目标函数与约束条件代入OE‑NSGA‑Ⅱ优化算法，根据多目标优化算法的结果得到最优解点数量的区块链系统；P3.利用主侧链扩容模型对该区块链系统进行存储性能与可扩展性的提升；P4.使用分片技术优化主侧链扩容模型，提高系统的整体吞吐率；P5.比较单链系统与主侧链扩容系统的吞吐率情况，观察优化结果，本发明涉及区块链扩容技术领域。该基于分片网络主侧链扩容的区块链模型的构建方法，在不牺牲去中心化的条件下通过主侧链扩容模型提高系统的存储性能，利用分片技术优化主侧链模型提高系统的交易性能与安全性。
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公开(公告)号：CN114676765A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210250580.4
申请日：2022-03-15
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种非独立同分布的工业大数据联合建模方法，属于工业大数据的分类以及联合建模的技术领域，解决了工业领域中大量存在的非独立同分布数据，而导致训练过程中模型偏移和全局模型准确率不佳的技术问题。步骤包括：各局部工厂将本地非独立同分布数据集上传至中心工厂；中心工厂进行全局模型更新，计算各局部工厂的训练权重和训练概率，选择有利于全局模型优化的局部工厂下发全局模型参数；被选中的局部工厂进行本地更新，在发生偏移的局部工厂模型中选择接近当前最优全局模型的局部模型参数上传给中心工厂；重复优化直至模型训练结束。
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公开(公告)号：CN115096908B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202210696608.7
申请日：2022-06-20
Applicant: 河北工业大学
IPC: G01N21/952 , G01N21/01 , B65G15/58 , B65G37/00
Abstract: 本发明提供了一种应用于轮毂缺陷检测的装置，属于智能制造中缺陷检测领域，缓解了因为检测设备的损坏等原因导致对轮毂缺陷的误检问题。该装置包括环形传送带、轮毂检测固定座、轮毂、测距传感器、CCD工业相机、伸缩杆、旋转电机、循环轨道、检测支撑架、轮毂输入传送带、1号轮毂搬运机械手、轮毂输出传送带、2号轮毂搬运机械手；本系统对安装在传送带上的轮毂进行跟随式检测，同时对检测结果为有缺陷的轮毂进行二次换机复检，避免因为检测设备的损坏等原因导致对轮毂缺陷的误检，可以提高轮毂缺陷检测的精度，同时通过换机检测的方式进行检测设备的损坏自查，第一时间发现检测设备是否有损坏，避免出现较大的经济损失。
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公开(公告)号：CN119399223A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411461205.X
申请日：2024-10-18
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06T7/11 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及图像分割技术领域，且公开了一种基于KAN网络的医学图像分割方法，包括如下步骤：步骤一，对医学图像数据集进行数据增强与预处理，构建出训练数据集；步骤二，搭建初始网络模型；步骤三，将训练数据集输入构建的初始医学图像分割模型中进行训练，直至损失函数收敛，得到训练好的医学图像分割模型；提出的KAN通道注意力模块和KAN空间注意力模块使KAN网络替换传统MLP结构，使输入特征直接经过非线性激活函数，相比MLP，KAN网络节点数可以大大减少，降低模型复杂度，减少算力成本，本发明提出的KAN通道注意力模块可解决解码器中对于图像的过度分割问题，删除无效通道信息。本发明提出的KAN网络能有效提高医学图像分割精度。
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公开(公告)号：CN118798321A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410784120.9
申请日：2024-06-18
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06N3/098 , G06N3/084 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于公平联邦学习的表面缺陷检测方法，包括以下步骤：S1.所有工厂子端对生产数据进行采集；S2.工厂子端通过卷积神经网络生成局部检测模型；S3.工厂子端将局部检测模型参数和本地资源配置上传至中心端；S4.中心端根据工厂子端资源配置信息和局部检测模型对全局检测模型的效用影响进行贡献度评估；S5.中心端根据贡献度将局部检测模型聚合得到全局检测模型；S6.工厂子端结合全局检测模型和局部检测模型自适应生成个性化模型；S7.工厂子端上传个性化模型和自适应权重；S8.中心端根据模型贡献、模型收益和报酬贡献对报酬收益进行动态优化。
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