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公开(公告)号：CN117830031A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410247586.5
申请日：2024-03-05
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06Q50/06 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F123/02 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/049 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种供水管网末梢水质浊度预测方法及相关设备，所述方法包括：获取城市供水管网监测网络采集的历史数据集，分析不同时延下所述第一监测数据与所述第二监测数据之间的时序相关性，得到每个所述内部监测点位的水况波动对每个所述末梢监测点位的水质浊度的影响持续时间；建立LSTM神经网络进行时序特征提取，并用深度神经网络网络进行特征融合，建立浊度预测模型；获取内部监测点位的目标监测数据，将目标监测数据输入到所述供水管网末梢水质浊度预测模型中进行预测，得到供水管网末梢监测点位的目标水质浊度。本发明有效提高了供水管网末梢水质的评估精度，可准确预测城市供水管网末梢水质浊度变化，对保障饮用水质量安全具有重要意义。
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公开(公告)号：CN119943145A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411787192.5
申请日：2024-12-06
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开了一种空间转录组基因表达预测方法、系统及终端，所述方法包括：对基因表达预测模型进行训练，得到目标基因表达预测模型；获取待预测的目标组织学图像，对目标组织学图像进行预处理，得到预处理后图像，按照捕获位点的坐标将所述预处理后图像分割成多个子图像块，将多个子图像块分别输入到目标基因表达预测模型中进行特征提取，得到每个子图像块各自对应的目标图像特征，根据多个目标图像特征进行基因表达预测，得到目标基因表达结果。本发明将预测任务看作是不同模态数据之间的相互学习：建立模型学习两种特征之间潜在关联，最后使用预测模块通过一种特征预测出另一种模态的特征，能够高精度的完成基因表达预测任务。
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公开(公告)号：CN119339834B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411870161.6
申请日：2024-12-18
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开了一种再生水利用过程中新污染物健康风险模拟方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：构建城市污水中新污染物浓度数据集，模拟再生水中新污染物浓度，模拟土壤‑作物组织中新污染物浓度，模拟新污染物暴露到人类食物网的健康风险。本发明在于构建新污染物从污水再生处理、作物吸收积累到人体暴露的全过程跨介质物质流模拟方法，并考虑作物所积累新污染物通过饮食摄入暴露到人体这一途径，耦合了基于终点损害的健康风险模拟方法，实现了对再生水灌溉利用健康风险的全面系统模拟，可大幅减少人力物力的投入，极大提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN119361014A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411897648.3
申请日：2024-12-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G16C20/40 , G16C60/00 , G06F30/20 , G06Q50/02 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种再生水灌溉多目标优化策略的生成方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：构建再生水水量水质数据集；模拟新污染物暴露到人类食物网的健康风险；计算利用再生水灌溉时作物额外需要的传统合成化肥用量；估算再生水灌溉利用的氧化亚氮排放；构建基于多目标协同优化的再生水定向灌溉策略；调用远程控制器自动实施再生水定向灌溉策略。本发明聚焦再生水灌溉利用末端的作物吸收过程，提出以多目标协同优化为原则的再生水定向灌溉策略，可以有效阻控再生水中新污染物积累产生的健康风险，减少再生水灌溉利用过程中的温室气体排放，同时提升再生水中氮磷资源的利用效率。
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公开(公告)号：CN118333402B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410749106.5
申请日：2024-06-12
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/26
Abstract: 本发明基于生命周期的水处理技术次生健康风险计算方法及系统，所述方法包括：获取水处理系统在运行阶段的前景数据和背景数据；采用终点水平健康损伤效应评估方法根据所述前景数据与所述背景数据表征所述水处理系统的次生健康风险；根据所述次生健康风险解析并输出所述水处理系统的次生健康风险结果及其主要来源。本发明通过基于生命周期的水处理技术次生健康风险计算方法可帮助水厂将在线的水务运行数据实时转化为该水处理技术的生命周期次生健康风险，以辅助用户对于水处理系统衍生的次生健康风险进行实时监控，从而更好的做出决策。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117830059A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410226328.9
申请日：2024-02-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06Q50/26 , G06N20/00 , G06Q10/0637 , G06Q10/067
Abstract: 本发明公开了一种基于模型的污水处理厂氧化亚氮减排策略生成方法及系统，所述方法包括：获取待处理污水厂的历史运营数据，若历史运营数据符合预设建模需求，则对历史运营数据进行划分，得到模型训练集和模型测试集；根据模型训练集对预设机器学习模型进行训练，得到初步预测模型，并根据模型测试集对初步预测模型进行评估处理，得到最终预测模型；获取待处理污水厂的实时监测数据，并将实时监测数据输入最终预测模型，根据实时监测数据进行参数搜索处理，生成最优参数组合，并根据最优参数组合生成氧化亚氮减排策略。本发明可以自动分析数据并进行操作参数优选，降低了模型构建的人力和资源成本，也提高了生成减排策略的效率和准确度。
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公开(公告)号：CN117828307A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410238512.5
申请日：2024-03-04
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F18/20 , G06F18/10 , G06Q50/06 , G06N20/00 , G06Q10/063
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的给水厂全生命周期能耗预测方法，所述方法包括：获取给水厂的历史进出水水量水质监测数据和运行参数，对历史进出水水量水质监测数据和运行参数进行预处理，得到全生命周期能耗历史数据集，并将所述全生命周期能耗历史数据集划分为全生命周期能耗历史训练集和全生命周期能耗历史验证集；获取多个候选模型，根据所述全生命周期能耗历史训练集对多个所述候选模型进行训练和筛选，得到最佳全生命周期能耗预测模型；获取当前进出水水量水质监测数据，并输入至所述最佳全生命周期能耗预测模型，输出全生命周期能耗的预测结果。本发明通过构建最佳全生命周期能耗预测模型大大提升了给水厂全生命周期能耗的预测效率。
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公开(公告)号：CN119358419A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411920629.8
申请日：2024-12-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N5/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开一种基于空天地一体化的城乡温室气体排放模拟方法、模拟器、终端和可读存储介质，所述方法包括：获取历史排放清单、地貌信息和气象模式，基于大气扩散模型根据所述排放清单、地貌信息和气象模式得到仿真立体浓度场；根据所述历史排放清单、所述地貌信息、所述气象模式和所述仿真立体浓度场构建数据反演模型；构建模拟器，用于根据目标区域的当前立体浓度场获取当前排放清单，根据当前排放清单形成初始减排策略，生成不同初始减排策略的排放清单与浓度场，并根据未来情景目标的减排要求遴选最佳减排策略的排放清单。本发明通过构建数据反演模型和模拟器，实现城乡温室气体排放现状的高效监测与减排策略效果的可靠评估。
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公开(公告)号：CN118333402A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410749106.5
申请日：2024-06-12
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/26
Abstract: 本发明基于生命周期的水处理技术次生健康风险计算方法及系统，所述方法包括：获取水处理系统在运行阶段的前景数据和背景数据；采用终点水平健康损伤效应评估方法根据所述前景数据与所述背景数据表征所述水处理系统的次生健康风险；根据所述次生健康风险解析并输出所述水处理系统的次生健康风险结果及其主要来源。本发明通过基于生命周期的水处理技术次生健康风险计算方法可帮助水厂将在线的水务运行数据实时转化为该水处理技术的生命周期次生健康风险，以辅助用户对于水处理系统衍生的次生健康风险进行实时监控，从而更好的做出决策。
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公开(公告)号：CN117153260B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202311204657.5
申请日：2023-09-18
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G16B30/10 , G06F18/23 , G06F18/22 , G06F18/2135
Abstract: 本发明公开了一种基于对比学习的空间转录组数据聚类方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：基于空间转录组数据获得加权的特征矩阵和邻接矩阵并构建邻接图；将邻接图分别输入孪生网络结构两个编码器以学习第一节点表示和第二节点表示；基于第一节点表示、第二节点表示构建用于计算对比损失的正样本集；基于节点的软聚类分布和辅助分布计算聚类损失；通过对比损失和聚类损失指导模型训练进而获得聚类结果。通过孪生网络结构进行对比学习获得用于构建正样本集的节点表示，并计算对比损失和聚类损失，并基于节点间的对比损失和聚类损失指导模型训练，如此基于对比学习获得了针对基因转录组数据的数据聚类方法，提高了空间转录组数据聚类的针对性和准确性。
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