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公开(公告)号：CN111207484B
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN201911283963.6
申请日：2019-12-13
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提供了一种基于面向对象贝叶斯网络的中央空调系统故障诊断方法，用于解决系统级别故障诊断模型构建难度高、工作量大、成本昂贵的问题。技术方案是首先基于中央空调系统所包含的设备类型，为每类设备构建故障诊断贝叶斯网络类和附加信息贝叶斯网络类；其次，通过类的实例化，为每个设备生成相应的故障诊断贝叶斯网络片段和附加信息贝叶斯网络片段；然后，分析设备之间的关联关系，建立相应贝叶斯网络片段之间的连通关系，并进行贝叶斯网络结构的修改和参数的调整，形成完整的贝叶斯诊断网络；最后，以中央空调系统的诊断信息为驱动，通过贝叶斯网络的概率推理过程实现故障诊断。该方法以面向对象和贝叶斯网络为基础，能够实现中央空调系统故障诊断模型的快速构建、更新和维护，具有较强的实用性。
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公开(公告)号：CN111207484A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN201911283963.6
申请日：2019-12-13
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提供了一种基于面向对象贝叶斯网络的中央空调系统故障诊断方法，用于解决系统级别故障诊断模型构建难度高、工作量大、成本昂贵的问题。技术方案是首先基于中央空调系统所包含的设备类型，为每类设备构建故障诊断贝叶斯网络类和附加信息贝叶斯网络类；其次，通过类的实例化，为每个设备生成相应的故障诊断贝叶斯网络片段和附加信息贝叶斯网络片段；然后，分析设备之间的关联关系，建立相应贝叶斯网络片段之间的连通关系，并进行贝叶斯网络结构的修改和参数的调整，形成完整的贝叶斯诊断网络；最后，以中央空调系统的诊断信息为驱动，通过贝叶斯网络的概率推理过程实现故障诊断。该方法以面向对象和贝叶斯网络为基础，能够实现中央空调系统故障诊断模型的快速构建、更新和维护，具有较强的实用性。
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公开(公告)号：CN108094842A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201711109309.4
申请日：2017-11-11
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种改善糙米口感的方法，以糙米作为原料，依次包括以下步骤：对糙米进行清洗、消毒；在消毒处理后糙米中加入无菌水浸泡；将浸泡后糙米沥干水分后放入涂膜液中静置，取出晾干后装盘；将位于盘内的糙米进行循环冻融；将所得糙米干燥至水分含量为11～12.2％后浸入大豆蛋白涂膜液中进行二次浸涂，取出晾干后进行真空包装。本发明采用浸泡+涂膜+反复冻融+二次涂膜的方法改善了糙米的口感，并提高其保质期。
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公开(公告)号：CN112711791A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202110008719.X
申请日：2021-01-05
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q50/08 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/04 , G06F111/08
Abstract: 本发明提出了一种基于神经网络弹性权重固化的建筑用能负荷实时预测方法，包括神经网络模型离线训练和神经网络模型实时微调两个步骤。模型离线训练步骤包含六个子步骤，依次为建筑用能负荷历史数据获取、数据预处理、模型输入选择、模型超参数寻优、模型参数训练和参数重要性计算。模型实时微调步骤包含六个子步骤，依次为建筑用能负荷实时数据获取、数据预处理、保持模型输入一致、保持模型超参数一致、使用弹性权重固化对模型进行微调和参数重要性更新。特别地，模型微调以滑动窗的形式定期进行，从而保证模型能适应建筑用能规律的变化。该方法通过使用弹性权重固化技术对神经网络模型进行定期微调，从而实现准确可靠的建筑用能负荷实时预测。
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公开(公告)号：CN107821968A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201710957729.1
申请日：2017-10-16
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种改善发芽糙米品质的方法，包括以下步骤：将糙米清洗消毒后进行发芽，得发芽糙米；将发芽糙米采用微波加热的方式调节水分，然后加入抗氧化性佳的油脂，混合均匀；先在预糊化所用的蒸汽盘上均匀涂抹一层油脂，然后放入含有油脂的发芽糙米，于常压、92～98℃条件下，利用蒸汽对发芽糙米预糊化10～30min；将上述预糊化后的发芽糙米进行真空微波干燥处理直至水分含量为11％～14％。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107806690A
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201710824183.2
申请日：2017-09-13
Applicant: 浙江大学
IPC: F24F11/38
Abstract: 本发明提供了一种基于贝叶斯网络的家用空调器故障检测与诊断方法。该贝叶斯网络的结构定性地描述了大部分家用空调器典型故障与其依赖发生条件和故障征兆之间的复杂的因果关系；该贝叶斯网络的有向边所代表的条件概率表定量地描述了因果关系中的概率值。该方法能够融合定性诊断信息与定量数据，充分利用行业专家的知识经验及诊断对象的附加信息，提高故障诊断的效率及准确度，实现在诊断信息不完整、不确定的情况下进行较为准确的故障诊断。本发明所提供的贝叶斯网络能够有效检测诊断大部分家用空调器故障。
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公开(公告)号：CN1611941A
公开(公告)日：2005-05-04
申请号：CN200410033667.8
申请日：2004-04-15
IPC: G01N33/53 , G01N33/531 , G01N1/34
Abstract: 本发明涉及一种马铃薯Y病毒(Potato virus Y，PVY)云南分离物三抗体夹心酶联免疫吸附测定(TAS－ELISA)检测试剂盒及其制备方法，属于酶学或生物学装置领域。本发明试剂盒包含阳性对照、阴性对照、PVY多克隆抗体、PVY单克隆抗体、酶标抗体及其它材料和药品，其中，PVY多克隆抗体在分离提纯PVY云南分离物后，通过家兔免疫分离血清得到；PVY单克隆抗体在分离提纯PVY云南分离物后，通过小鼠免疫、细胞融合、克隆纯化得到。本发明制备的TAS－ELISA检测试剂盒检测灵敏度达到0.0lng/ml，与电镜检测结果比较准确率相符，比间接ELISA和DAS－ELISA检测灵敏度提高100倍。
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公开(公告)号：CN117893787A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311670388.1
申请日：2023-12-07
Applicant: 浙江大学
IPC: G06V10/764 , G06N10/20 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于编码集成量子神经网络的图像分类方法，该方法通过将多种量子基础编码方法进行集成，通过在训练过程中更新向每种量子态数据赋予的权重，从而能够基于不同的量子电路来利用不同基础编码方法的优势特性，从而能够大幅提升编码的表达能力和抗噪性，从而能够实现较好的图像分类效果。本发明还公开了一种基于编码集成量子神经网络的图像分类装置。
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公开(公告)号：CN116911396A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310857434.2
申请日：2023-07-13
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种可视化的量子计算编程系统，包括量子电路可视化单元用于基于接收的用户代码可视化每个量子比特和按照时序过程可视化处理每个量子比特的量子门；量子比特可视化单元用于可视化处于初始态的量子比特的幅值和相位，以及每个量子比特处于中间态或末态时的幅值和相位，并可视化每个量子比特的中间态或末态时的幅值和相位，以及展示不同基间的纠缠关系；和演变可视化单元，用于将在不同的量子算法或者同一个量子算法不同变量中的每个量子比特由初始态演变为末态时对应的相位变化量和幅值变化量进行可视化。该可视化的量子计算编程系统能够有效地帮助用户理解量子计算的过程，提高量子计算的开发效率。
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公开(公告)号：CN112711791B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202110008719.X
申请日：2021-01-05
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q50/08 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/04 , G06F111/08
Abstract: 本发明提出了一种基于神经网络弹性权重固化的建筑用能负荷实时预测方法，包括神经网络模型离线训练和神经网络模型实时微调两个步骤。模型离线训练步骤包含六个子步骤，依次为建筑用能负荷历史数据获取、数据预处理、模型输入选择、模型超参数寻优、模型参数训练和参数重要性计算。模型实时微调步骤包含六个子步骤，依次为建筑用能负荷实时数据获取、数据预处理、保持模型输入一致、保持模型超参数一致、使用弹性权重固化对模型进行微调和参数重要性更新。特别地，模型微调以滑动窗的形式定期进行，从而保证模型能适应建筑用能规律的变化。该方法通过使用弹性权重固化技术对神经网络模型进行定期微调，从而实现准确可靠的建筑用能负荷实时预测。
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