本发明涉及姿态测量技术领域，公开了基于多模态数据融合的水平仪姿态实时校准方法，包括：采集多模态原始数据并完成统一预处理，得到多模态数据；在物理域神经算子层重建液面形态，输出物理域姿态与残差；在传感域神经算子层推断噪声与漂移，输出传感域姿态估计值、偏置参数、尺度参数与残差；建立偏差记忆库并利用残差与历史结果更新，生成长期漂移补偿量并叠加传感域结果；将物理域与补偿后的传感域结果输入动态约束可逆变换模型，输出融合姿态与不确定度；对更新后的参数执行慢变量细化补偿，输出最终实时校准姿态与质量信息。本发明通过引入多模态数据融合与双层可逆神经算子建模，实现水平仪姿态的实时、高精度与长期稳定校准。
📄 2025114482510
📂 G06F18_241
👤 南通迪欧安普光电科技有限公司
📅 2025-10-11
本发明涉及一种基于多分主干外部注意力网络的水声信号识别方法。首先将输入数据通过多个并行的主干网络分支，提取水声信号不同层级的特征信息；其次，辅以通道、空间注意力模块对水声信号的通道和空间维度分别进行加权，调节不同通道和空间位置对特征表示的重要性；最后，整合外部注意力模块，以外部记忆单元和附加计算来引导网络的特征提取和预测，从而显著提高模型的识别率和鲁棒性。大量的实验证实了本发明算法相对于现有方法的优越性。
📄 2023112449595
📂 G06F18_241
👤 闽江学院
📅 2023-09-26
本发明公开了一种基于图池化对比学习的网络分类算法，涉及数据挖掘技术领域，先利用图注意力机制学习到每个节点相应的注意力分数，根据注意力分数对节点进行重要性排序并对分数较低的节点进行抛弃。将本图所保留的节点作为正样本，将其他图被丢弃的部分节点作为负样本，网络的嵌入表达作为目标节点，然后两两计算相似性分数，进行对比学习。负样本选择选择方法在对比学习中能够保留一定的图间信息，通过将本图的目标节点与正样本和负样本进行对比学习，能够更好地利用图内信息，在网络分类任务中克服了传统节点丢弃池化方法未能充分利用图内和图间信息的缺陷，在相同数据集下的模型训练结果，在各项性能指标上均超过现有技术。
📄 2023115952711
📂 G06F18_241
👤 成都理工大学
📅 2023-11-24
本发明公开了一种基于自适应时空卷积注意力网络的双模态信号融合方法，属于大脑多模态信号分类的技术领域，其包括获取处理后的脑电信号；对处理后的脑电信号进行两次二维卷积操作和滑动窗口处理，得到多个窄时间序列；提取多个窄时间序列中的时间特征，并基于多层感知机分类层，得到EEG数据时间分支的脑认知任务的分类结果；采用等距方位角投影将血红蛋白浓度转化为三维空间张量，并引入深度空间卷积和空间注意机制提取三维空间张量中的关键空间信息；最后采用决策融合策略融合并行双分支的结果，最终得到目标脑认知任务的分类结果。本发明有效满足了脑认知多任务识别的需要，并增强了网络泛化性。
📄 2024111060565
📂 G06F18_241
👤 成都信息工程大学
📅 2024-08-13
本发明公开一种基于时序特征分析的一段转化炉运行异常检测方法，旨在通过分析表示一段转化炉采样数据的时序特征，完成对一段转化炉运行状态的实时异常检测。具体来讲，本发明方法针对一段转化炉在其正常运行时采集到的样本数据实施多个时间节点上的时序特征分析，学习表示出相应的时序特征后建立用于在线实时异常检测的数据模型，再通过一个综合异常检测指标检测一段转化炉的运行是否出现异常。相比于现有技术，本发明方法通过能使在时间先后上的得分向量之间的差异最小化的时序特征分析过程得到相应的特征变换矩阵，并在此基础上通过融合有三个不同异常检测指标的综合异常检测指标监测来完成一段炉的实时在线异常检测。
📄 2023108570515
📂 G06F18_241
👤 镇江智捷智能科技有限公司
📅 2023-07-13
一种基于功能模式的工业控制设备异常检测方法，该方法分析工业控制设备的控制操作变化，构建控制操作特征库，采用关联度挖掘方法挖掘控制操作与安全故障之间的联动关系，形成功能模式序列，并设计基于动态贝叶斯网络的异常判别引擎，实时检测工业控制设备的异常操作行为。本发明创造通过以上方法，能够综合考虑控制操作变化和信息安全之间的因果关系与联动效应，通过对工业控制操作的实时分析与异常判定，检测由恶意攻击或误操作所引起的工业控制设备安全故障并产生报警，保障工业控制系统安全。
📄 2022100041881
📂 G06F18_2415
👤 辽宁大学
📅 2022-01-04
本申请公开了支持向量机的生成方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术和深度学习领域，可应用于图像处理。具体方案为：生成核函数搜索空间，根据核函数搜索空间生成待训练支持向量机，对待训练支持向量机进行训练并进行性能评估，当评估结果不满足评分要求时对待训练支持向量机进行迭代更新，直至评估结果满足评分要求或者对待训练支持向量机的迭代更新次数达到预设迭代次数。通过本申请实现了支持向量机的自动生成，在核函数搜索空间中进行自动搜索以生成支持向量机的核函数，可以使得生成的支持向量机具备复杂的核函数，进而使得支持向量机能够获得较佳的非线性表征能力，保证了支持向量机的性能，提高了支持向量机的鲁棒性。
📄 2020105606598
📂 G06F18_2411
👤 北京百度网讯科技有限公司
📅 2020-06-18
本发明公开了基于双注意力机制强化分级决策网络的轴承故障诊断方法及系统，其中方法步骤包括：采集不同健康状态下的轴承振动信号；基于所述轴承振动信号，构建分层多类别故障诊断模型；利用所述分层多类别故障诊断模型确定轴承的故障位置和尺寸。本发明不仅能够在不平衡强噪音的环境下实现轴承健康状态的准确识别而且样本状态类型的决策过程具备可解释性。同时，本发明这种“先定位故障位置，后定量故障尺寸”的决策思想区别于以往“故障位置与尺寸同级混合决策”的做法，更符合人类常规的认知。
📄 202411056336X
📂 G06F18_241
👤 浙江师范大学
📅 2024-08-02
本发明提出了基于Dirichlet分布的废旧零部件状态映射模型构建方法，针对废旧零部件质量评估的不确定性问题，构建一种基于Dirichlet分布的损伤‑质量状态映射模型(DBMS)，该模型通过对废旧零部件失效行为分析确定主要失效特征，采用多项分布对零部件损伤量数据进行数学抽象，选取Dirichlet分布作为先验概率分布，结合贝叶斯公式更新得到后验分布参数，从而获得损伤量数据映射到不同质量等级的后验概率期望值。进一步，引入D‑S证据理论融合损伤信息，实现对废旧零部件质量状况的综合评估。为了验证模型的可行性和有效性，以废旧涡轮蜗杆为案例研究对象，并与现有文献方法进行对比，实验结果显示，该模型在预测精度和泛化能力上具有优势。
📄 2024116698515
📂 G06F18_2415
👤 暨南大学
📅 2024-11-21
本发明提出了一种多领域虚假新闻读者认知检测方法，包括以下步骤：S1，采集虚假新闻，获得虚假新闻中与读者认知相关的关键特征，所述关键特征包括标题内容和/或头图、读者行为、对读者的影响和作者意图；S2，将虚假新闻输入MDRCD模型，通过MDRCD模型输出的认知标签判断公众认为虚假新闻是否为真，从而判断公众的认知结果是否正确。本发明提出MDRCD模型解决检测读者对于虚假新闻认知的问题。
📄 2023113623480
📂 G06F18_2415
👤 深圳万知达技术转移中心有限公司
📅 2023-10-19
本发明提供了一种基于输出电压矢量图像的三电平逆变器故障诊断方法，涉及电力电子设备状态监测与故障诊断技术领域，该方法包括：由逆变器主控微控制器实时采集三相输出电压信号，经滤波、归一化及克拉克变换后得到两相静止坐标系下的电压矢量序列；设定短时分析窗口，将窗口内的连续矢量序列通过坐标映射、双线性插值与灰度化处理，生成表征电压矢量瞬时运动轨迹形态的二维灰度图像；利用微控制器内部集成的专用轻量化卷积神经网络模型加载并执行预先经过低比特量化的轻量化卷积神经网络模型，对所述轨迹图像进行实时推理与故障模式匹配；模型通过硬件中断将微秒级诊断结果反馈至主处理器核，以触发即时保护或容错控制。
📄 2026101392332
📂 G06F18_2415
👤 华侨大学
📅 2026-02-02
本发明涉及电气设备故障诊断技术领域，公开了基于动态自适应的电气设备多模态故障诊断方法，该方法包括获取含振动、温度、电流信号的原始多模态信号流，输入动态自适应诊断网络，得到故障特征匹配结果集并确定各模态结果。该网络由历史故障数据训练而成，数据含从连续多模态信号提取的时域、频域及融合特征参数，及对应的故障类型标签、置信度系数。网络含跨模态特征融合、时空特征编码等模块，当至少两模态结果置信度系数超动态阈值时触发三级预警。本方法提升诊断全面性、准确性与实时性，适用于电气设备故障诊断。
📄 2025108297940
📂 G06F18_2415
👤 龙岩学院
📅 2025-06-20
柿子坊 · 知识产权运营
柿子坊知识产权运营平台