-
公开(公告)号:CN107341497A
公开(公告)日:2017-11-10
申请号:CN201611038696.2
申请日:2016-11-11
Applicant: 东北大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6277
Abstract: 本发明涉及数据挖掘技术领域,提出结合选择性升采样的不均衡数据流加权集成分类预测方法,包括根据相似度对历史数据块的少数类样本进行筛选,选择与当前训练数据块概念最相近的样本;对选择的样本通过在决策边界区域合成新样本以达到选择地实施升采样;采用基于概率分布相关度的权重分配策略对新样本进行加权集成分类处理。通过选择相似度高的历史数据和合成边界区域的新数据来有效增加少数类样本信息,扩大少数类的决策域;同时为了适应存在概念漂移的动态数据,使用集成分类思想,设计一种基于概率分布相关度的权重分配策略,提升整体分类精度。实验结果表明该算法有效地提高了少数类的识别率以及整体的分类性能,具有更好的处理不均衡数据流的优势。
-
公开(公告)号:CN114991791B
公开(公告)日:2023-05-09
申请号:CN202210572626.4
申请日:2022-05-25
Applicant: 东北大学
IPC: E21D9/087 , C22C38/02 , C22C38/04 , C22C38/08 , C22C38/12 , C22C38/14 , C22C38/22 , C22C38/24 , C22C38/26 , C22C38/28 , C22C38/32 , C22C38/38 , C22C38/44 , C22C38/46 , C22C38/48 , C22C38/50 , C22C38/54 , C22C38/58
Abstract: 本发明专利涉及盾构机刀圈领域,具体涉及一种双金属复合硬岩盾构机刀圈及制备方法。本发明所述的双金属复合硬岩盾构机刀圈包括内圈和外圈,内圈和外圈通过冶金结合方式相连接,制备方法包括以下两种方法:方法一:先制备好内外圈,再通过连接粉末连接或喷粉后连接的方式实现冶金结合;方法二:先制备好内圈,内圈与外圈粉体材料直接整体复合。本发明的双金属复合硬岩盾构机刀圈同时具有高耐磨性、高韧性,并且内圈和外圈结合牢固。采用的制备方法相比现有的盾构机刀圈制备方法更加简便,且加工温度和产品性能可控。
-
公开(公告)号:CN114991791A
公开(公告)日:2022-09-02
申请号:CN202210572626.4
申请日:2022-05-25
Applicant: 东北大学
IPC: E21D9/087 , C22C38/02 , C22C38/04 , C22C38/08 , C22C38/12 , C22C38/14 , C22C38/22 , C22C38/24 , C22C38/26 , C22C38/28 , C22C38/32 , C22C38/38 , C22C38/44 , C22C38/46 , C22C38/48 , C22C38/50 , C22C38/54 , C22C38/58
Abstract: 本发明专利涉及盾构机刀圈领域,具体涉及一种双金属复合硬岩盾构机刀圈及制备方法。本发明所述的双金属复合硬岩盾构机刀圈包括内圈和外圈,内圈和外圈通过冶金结合方式相连接,制备方法包括以下两种方法:方法一:先制备好内外圈,再通过连接粉末连接或喷粉后连接的方式实现冶金结合;方法二:先制备好内圈,内圈与外圈粉体材料直接整体复合。本发明的双金属复合硬岩盾构机刀圈同时具有高耐磨性、高韧性,并且内圈和外圈结合牢固。采用的制备方法相比现有的盾构机刀圈制备方法更加简便,且加工温度和产品性能可控。
-
公开(公告)号:CN112686819A
公开(公告)日:2021-04-20
申请号:CN202011588928.8
申请日:2020-12-29
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开一种基于生成对抗网络的魔方图像高光去除方法及装置,通过边缘检测方块分别获取高光魔方图像和目标魔方图像的ROI区域;将已提取ROI区域的高光魔方图像和目标魔方图像组成训练图像对,以建立数据集;建立生成对抗网络,通过上述数据集对生成对抗网络进行训练,以得到去除高光的生成器模型;将高光魔方图像输入已优化的生成器模型,得到去除高光的魔方图像。该生成器模型在对魔方图像进行特征提取的过程中,识别出区分高光和白色的不同特征,从而有效地保留魔方图像的九个色块中的白色信息。
-
公开(公告)号:CN104934968B
公开(公告)日:2017-06-13
申请号:CN201510303253.0
申请日:2015-06-04
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司沈阳供电公司 , 东北大学 , 国家电网公司
Abstract: 本发明提供一种基于多智能体的配网应灾恢复协调控制方法及装置,首先确定配网应灾恢复的目标函数与约束条件,通过将配电网恢复阶段划分为骨干通道恢复阶段、局部配网恢复阶段和区域联网恢复阶段,然后将所述配电网恢复的各个阶段分别设置为骨干恢复Agent、局部配网恢复Agent、区域联网恢复Agent,建立基于黑板模型的MAS协作机制,建立基于MAS的配网恢复控制决策体系,得到恢复结果,采用校验Agent对所述恢复结果进行校验,得到最终恢复结果,将所述最终恢复结果通过所述全局恢复Agent传递至用户接口Agent,结束配网应灾恢复,由此提高了电力系统供电的可靠性,尤其是在自然灾害条件下电力系统的供电可靠性,提高电网投资收益。
-
-
-
-