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公开(公告)号：CN119719918B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510222190.X
申请日：2025-02-27
Applicant: 长安大学
IPC: G06F18/241 , G06N3/045 , G06Q50/06 , G06F18/2131 , G06F18/25 , H02J3/00 , H02J3/38
Abstract: 本发明公开了一种短期风电功率的预测方法，将第一历史风电数据集经多维变分模态分解模型得到本征模态函数；基于去冗模型的模型性能评估获取最优超参数组合；基于最优超参数组合进行本征模态函数的去冗，得到目标本征模态函数；基于第一历史风电数据集得到频域表示的第二历史风电数据集；从第二历史风电数据集获取自适应的前预设数量个周期及对应的风电数据；将对应的风电数据分解为季节性成分、趋势性成分和残差成分，并加权求和得到目标季节性成分、目标残差成分、目标趋势性成分；将目标季节性成分、目标残差成分、目标趋势性成分和目标本征模态函数融合并通过模型得到预测的短期风电功率。本发明提高了对短期风电功率预测的准确率。
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公开(公告)号：CN119962990A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510017899.6
申请日：2025-01-06
Applicant: 长安大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06F18/243
Abstract: 本发明涉及一种考虑多维影响因素的沥青路面养护决策方法及系统，属于路面养护技术领域，本发明构建沥青路面性能多源数据集，设计平均权重融合的重要性分析方法，针对路面影响因素多源数据之间关联分析不足，对数据进行特征工程操作，包括特征的生成、选择以及转换，更准确地表征问题域并提升模型效率。部分特征经过编码和特征降维后，对多源特征数据集运用多种统计及机器学习方法进行特征重要性排序，根据排序结果筛选出对沥青路面性能预测影响显著的特征集。基于OOA优化的融合预测模型，精确捕获并预测路面性能的变化趋势。综合考虑当前性能状态和性能预测趋势，实现养护等级和具体养护方式的决策。
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公开(公告)号：CN119578530A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411710288.1
申请日：2024-11-27
Applicant: 长安大学
IPC: G06N5/022 , G06N5/04 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N5/045 , G06F40/279 , G06F16/2455 , G06F16/28
Abstract: 本发明公开了用于大语言模型问答的自适应多跳检索知识图谱构造方法，包括：提取输入的问题和语料库的三元组；自适应多跳检索匹配，检索识别所述语料库中与问题相关的特定三元组；利用所述自适应多跳检索匹配过程中的问题与语料库三元组构建知识图谱；答案预测器模型：节点嵌入、消息传递和选择性过滤，节点嵌入用于对问题和知识图谱进行编码；基于编码后的问题和知识图谱基于图卷积网络进行消息传递；选择性过滤用于过滤所述知识图谱的冗余信息；本发明有助于减轻大语言模型产生幻觉的问题，帮助理解复杂的推理过程，从而提高大语言模型在问答以及逻辑推理性能。
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公开(公告)号：CN112651570A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011625128.9
申请日：2020-12-31
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种高速公路服务区交通量预测模型构建、预测方法及装置提供的改进粒子群算法对XBOOST模型进行优化，将粒子群划分为主从拓扑，较好地避免在模型参数优化过程中陷入局部最优解，这种改进粒子群算法能更好寻优出理想的超参数，提高交通量预测准确度。
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公开(公告)号：CN119888718A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411968686.3
申请日：2024-12-30
Applicant: 长安大学
IPC: G06V20/68 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/082 , G06N3/096 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了基于柔性特征匹配学习的新型食品异物实时检测方法，包括如下步骤：步骤1：新类别识别与扩展：将食品异物图像数据集输入到新异物学习模块；步骤2：传入任务隔离模块；步骤3：异物知识柔性匹配；步骤4：异物候选特性矩阵的生成；步骤5：异物区域聚焦；步骤6：自适应权重计算模块：根据前面阶段的反馈和任务的重要性动态调整模型的权重。本发明通过基于柔性特征匹配学习的方法实现对新异物类别的快速识别与学习，同时避免灾难性遗忘，并在检测流程中优化模型，提升其跨场景适应性和实时反馈能力。且能够有效提高食品异物检测的准确性、效率和适应性，具有广泛的应用前景，尤其在食品生产线等实时检测场景中具有重要的商业价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119738887A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411669404.X
申请日：2024-11-21
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了基于雷达信号多特征融合的隐性裂缝自动检测方法，包括如下步骤：步骤1，对实际公路路段进行采集，获取探地雷达原始数据；步骤2，探地雷达信号数据的处理和多特征探地雷达数据集的构建；步骤3，基于Swin Transformer优化的二阶段贯通裂缝检测模型设计；步骤4，基于Swin Transformer‑YOLOv8优化的一阶段贯通裂缝检测模型设计。本发明能够更快速、更准确地识别和定位道路裂缝，减少了维护时间和成本，降低了由于裂缝导致的路面塌陷等安全风险，增强了模型对不同类型裂缝的识别能力，提升了检测模型的泛化性，有利于保持道路的完整性和延长道路使用寿命，能够连续监测道路状况，实时提供裂缝检测数据，为道路维护决策提供科学依据，提高了道路使用安全性。
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公开(公告)号：CN119669680A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411722449.9
申请日：2024-11-28
Applicant: 长安大学
IPC: G06F18/20 , G01S13/88 , G06F18/2131 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于探地雷达和Swin Transformer优化的轻量化裂缝贯通程度检测方法，包括如下步骤：步骤1，采集探地雷达数据，并进行预处理和特征提取；步骤2，构建多特征融合的数据集；步骤3，设计基于Swin Transformer优化的二阶段贯通裂缝检测模型；步骤4，设计基于Swin Transformer‑YOLOv8优化的一阶段贯通裂缝检测模型；步骤5，根据步骤3和步骤4中的模型架构对训练集和测试集数据进行训练、预测。本发明提高了裂缝贯通程度检测的准确性，为道路维护提供了科学依据；大幅提高了检测速度，满足了大面积快速检测的需求；降低了计算复杂度，减轻了设备性能压力，提高了检测效率；增强了模型的泛化能力，可以适应不同道路条件；促进了智能化道路检测技术的发展。
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公开(公告)号：CN119090062A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411130395.7
申请日：2024-08-16
Applicant: 长安大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/049 , G06N3/08 , H02J3/00
Abstract: 本发明提供融合时间动态特征与因果机制的风电功率预测方法，涉及可再生能源和时间序列预测技术领域。此方法包括：对历史风电数据进行预处理，得到风电功率的相关变量，对历史风电数据进行分解并与风电功率的相关变量进行拼接，得到多尺度特征；对多尺度特征按照时间滑窗进行划分，得到时间多尺度动态特征；将第一时间多尺度动态特征输入训练好的风电深度神经网络预测模型，以输出风电功率的预测值。这样，对历史风电数据进行分解，并与风电功率的相关变量进行拼接，实现并行拼接处理，提高风电预测的效率；风电功率的预测值所利用的是改进的Transformer模型，采用了时序编码层和膨胀因果卷积层，提升风电预测的精度。
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公开(公告)号：CN118350104A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410604531.5
申请日：2024-05-15
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多因素耦合作用的路面抗滑性能评估方法及装置，涉及道路交通安全技术领域，解决了现有技术中没有能够兼顾准确和高效的抗滑性能评估方法的问题，该方法包括：获取沥青路面样本集；提取所述样本集中每个样本的二维特征和三维特征，得到所述样本集的多模态特征数据集；构建评估模型，并结合所述多模态特征数据集对所述评估模型进行训练，得到训练好的评估模型；其中，评估模型包括：基学习器、先验分布的概率函数和评分函数；利用所述训练好的评估模型对沥青路面进行抗滑性能评估；该方法实现了以提升路面抗滑性能评估的效率和准确度，为道路行驶安全保障和路面养护决策提供良好的数据基础。
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公开(公告)号：CN110909628A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911069595.5
申请日：2019-11-05
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种检测带阴影路面裂缝的自然光照补偿方法，该方法以自然光照补偿模型用来保护路面背景，同时引入K均值聚类裂缝图像分割方法综合对裂缝进行检测，在平均精度(93.58％)，召回率(94.15％)和F-度量(93.86％)方面表现出乐观的表现。较好的解决了现有技术存在的断裂裂缝碎片和检测到假的裂缝这两类技术问题。有助于综合裂缝评价。
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