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公开(公告)号：CN116523131A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310485095.X
申请日：2023-05-04
Applicant: 湖南大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/04 , G06F30/27 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/088 , G06N3/0985 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种基于DBN的集成电路工艺参数优化方法，包括：每隔一段时间间隔从集成电路流水线获取每台设备的多个工艺参数，并按集成电路流水线的生产批次对获取的多个工艺参数进行分类，将同一生产批次下的多个工艺参数与该生产批次下的产品质量指标为一个样本，从而得到样本集，采用敏感度分析算法对样本集进行分析，以获得样本集中各个工艺结果参数对批次合格率的影响权重，将得到的影响权重中大于预设阈值的影响权重所对应的工艺结果参数记为关键工艺参数，针对关键工艺参数而言，采用遗传算法对深度信念网络DBN模型进行寻优。本发明能够解决现有工艺参数优化方法存在的无法保证所设工艺参数为真正的最优参数的技术问题。
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公开(公告)号：CN117215784A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311167595.5
申请日：2023-09-12
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F9/50 , H04L67/63 , G06F9/48 , G06N3/098 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于算力网络的分布式机器学习调度方法，包括：服务节点设置全局迭代计数器i＝1，服务节点判断i是否等于预先设定的阈值，如果不是则服务节点获取第i轮迭代时该服务节点的数据，服务节点读取服务节点的数据Qs中第i次局部迭代时的工作节点列表li，并将数据Qs分别发送到该工作节点列表li中的所有工作节点，每个工作节点对来自服务节点的数据Qs执行局部迭代操作，以获取机器学习模型的训练结果和该工作节点的计算资源信息，并将机器学习模型的训练结果和该工作节点的计算资源信息发送到服务节点，服务节点对机器学习模型的训练结果中的所有权重文件进行加权平均操作，以得到平均权重文件。本发明减少了频繁的通信带来的通信开销。
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公开(公告)号：CN118133827A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410238979.X
申请日：2024-03-04
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/247 , G06F40/151 , G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种基于邻居节点选择与特征汇聚的实体消歧方法，其从两个方面提升实体消歧的效果，一方面利用BERT预训练词向量模型对实体本身信息与其属性进行编码，因为属性信息本身是区分实体“一词多义”和“多词同义”直接有效的信息，同时也更好的关注了实体节点本身特征；另一方面，对于利用实体本身信息无法进行消歧的实体，此时利用与待消歧实体有关联的邻居实体信息进行辅助判断，通过邻居节点采样与特征汇聚形成了带邻居实体信息的待消歧节点信息，提升了实体消歧的准确性，同时解决了传统基于深度学习和基于图的实体消歧方法效率不高的问题。
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公开(公告)号：CN116720617A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310678500.X
申请日：2023-06-09
Applicant: 湖南大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/04 , G06F30/27 , G06N3/084 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于多层感知机的生产线失效预测方法，包括：通过传感器获取所有生产线设备的实时监控数据，将所有生产线设备的实时监控数据输入预先训练好的失效模式预测模型，以获取失效状态向量预测结果，获取失效状态向量预测结果，判断预先建立的失效模式库中是否存在该失效状态向量预测结果对应的失效模式，如果不存在，则在失效事件发生后为该失效状态向量预测结果标注失效信息，从而得到新的失效模式，并将新的失效模式添加到失效模式库中，过程结束；如果存在，则获取失效模式的失效概率，并生成失效预测报告。本发明能够解决现有基于模型的失效预测方法由于系统规模大、复杂度高导致模型建立困难的技术问题。
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