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公开(公告)号：CN107202604B
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201710442334.8
申请日：2017-06-13
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G01D21/00
Abstract: 本发明公开了一种告警处理方法及系统，所述方法包括：获取待测设备当前状态和预先设定的时间戳表达式及时间统计类型，时间戳表达式用于限定待测设备的待获取监测数据对应的时间段或时间点序列；根据时间统计类型对时间戳表达式进行解析，获取时间戳表达式所标示的时间段或时间点序列；获取待测设备在所述时间段内或时间点序列对应的历史监测数据；根据获取的设备当前状态和历史监测数据进行对比，判断待测设备是否存在潜在故障和/或异常，在待测设备存在潜在故障和/或异常时，进行告警。本发明实施例通过在工业装备监测告警过程中引入时间戳信息，实现基于历史监测数据的潜在故障告警，有效地提高了故障预警的准确性，满足工业装备的运维需求。
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公开(公告)号：CN107202604A
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201710442334.8
申请日：2017-06-13
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G01D21/00
Abstract: 本发明公开了一种告警处理方法及系统，所述方法包括：获取待测设备当前状态和预先设定的时间戳表达式及时间统计类型，时间戳表达式用于限定待测设备的待获取监测数据对应的时间段或时间点序列；根据时间统计类型对时间戳表达式进行解析，获取时间戳表达式所标示的时间段或时间点序列；获取待测设备在所述时间段内或时间点序列对应的历史监测数据；根据获取的设备当前状态和历史监测数据进行对比，判断待测设备是否存在潜在故障和/或异常，在待测设备存在潜在故障和/或异常时，进行告警。本发明实施例通过在工业装备监测告警过程中引入时间戳信息，实现基于历史监测数据的潜在故障告警，有效地提高了故障预警的准确性，满足工业装备的运维需求。
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公开(公告)号：CN105373521B
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201510887828.8
申请日：2015-12-04
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于Minwise Hash动态多阈值过滤计算文本相似度的方法，该方法将比对过程划分为多个比对点，并设置各比对点的动态阈值，过滤相似度低于下界阈值TL(k)的文档，输出相似度高于上界阈值TU(k)的文档。这种提前过滤的方法减少了后续的比对次数，降低了工作量。针对数据的各种情况，对于文档集合全部都是重复的极端情况，基于文本相似度上界阈值的过滤策略会非常有效；对于文档集合全部都是不重复的极端情况，基于文本相似度下界阈值的过滤策略则会非常有效。
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公开(公告)号：CN119626441A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411804738.3
申请日：2024-12-10
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明公开了一种多场景全域图像一致性报告生成方法及框架结构，所述框架结构包括视觉特征编码模块、文本语义编码模块、多场景视觉‑文本对齐模块、多场景主题感知模块、报告生成模型管道，本发明利用视觉特征编码模块、文本语义编码模块分别提取图像特征和文本特征，经多场景视觉‑文本对齐模块将多尺度文本特征与其对应的多尺度图像特征的对齐，再经多场景主题感知模块提高了多场景图像和文本的描述对应性，最后由报告生成模型管道生成一致性报告，解决了多场景图像与报告文本的对应场景描述准确性低、连贯性差，以及生成报告不准确的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105718430A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610019243.9
申请日：2016-01-13
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分组最小值的指纹相似性度量方法，该方法突破随机排列的限制，不通过随机排列来生成指纹，并且其指纹仍可用于估计相似性，解决随机排列的低效、复杂性问题，它可以对Minwise算法及其变种算法的哈希过程阶段进行简化，是检测算法中哈希函数的优化方法。
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公开(公告)号：CN105373521A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201510887828.8
申请日：2015-12-04
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于Minwise Hash动态多阈值过滤计算文本相似度的方法，该方法将比对过程划分为多个比对点，并设置各比对点的动态阈值，过滤相似度低于下界阈值TL(k)的文档，输出相似度高于上界阈值TU(k)的文档。这种提前过滤的方法减少了后续的比对次数，降低了工作量。针对数据的各种情况，对于文档集合全部都是重复的极端情况，基于文本相似度上界阈值的过滤策略会非常有效；对于文档集合全部都是不重复的极端情况，基于文本相似度下界阈值的过滤策略则会非常有效。
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公开(公告)号：CN105868414B
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201610287204.7
申请日：2016-05-03
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明提出了一种聚类分离的分布式索引方法，简称CS‑Chord（Clustering separation‑Chord）。在M‑Chord分布式索引中，聚类的边缘向量一般比较稀少，这些稀少的向量使得每个聚类的半径变得很大。在范围查询的时候，半径越大的聚类越容易与范围查找的区域相交，从而使得候选查找的区域增多。而聚类的边缘向量又通常是高访问量的向量，性能进一步降低。本发明所述的CS‑Chord将聚类边缘的稀疏向量分离出来并集中存储在独立的服务器上，将稠密向量存储在Chord环中，查找时一方面高频的查询集中在独立服务器的向量，另一方面也减少了Chord环上的搜索范围，从而提高检索效率。
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公开(公告)号：CN105718430B
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201610019243.9
申请日：2016-01-13
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分组最小值的指纹相似性度量方法，该方法突破随机排列的限制，不通过随机排列来生成指纹，并且其指纹仍可用于估计相似性，解决随机排列的低效、复杂性问题，它可以对Minwise算法及其变种算法的哈希过程阶段进行简化，是检测算法中哈希函数的优化方法。
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公开(公告)号：CN105868414A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610287204.7
申请日：2016-05-03
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提出了一种聚类分离的分布式索引方法，简称CS?Chord（Clustering separation?Chord）。在M?Chord分布式索引中，聚类的边缘向量一般比较稀少，这些稀少的向量使得每个聚类的半径变得很大。在范围查询的时候，半径越大的聚类越容易与范围查找的区域相交，从而使得候选查找的区域增多。而聚类的边缘向量又通常是高访问量的向量，性能进一步降低。本发明所述的CS?Chord将聚类边缘的稀疏向量分离出来并集中存储在独立的服务器上，将稠密向量存储在Chord环中，查找时一方面高频的查询集中在独立服务器的向量，另一方面也减少了Chord环上的搜索范围，从而提高检索效率。
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