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公开(公告)号：CN110319982A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910478357.3
申请日：2019-06-03
Applicant: 清华大学合肥公共安全研究院 , 合肥市城市生命线工程安全运行监测中心 , 合肥泽众城市智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了基于机器学习的埋地式燃气管线泄漏判断方法，先利用带标签的样本数据进行机器学习，得到分类模型参数与分类模型；再基于该分类模型对待预测窨井进行特征提取和预测分析，分析该待预测窨内的甲烷气体浓度超限的原因，进一步的准确判别出燃气管线是否泄漏。本发明方法相对于传统的人工判断方法以及及相关性算法具有更高的准确率，且随着监测曲线样本库的扩大，能更有效地捕捉复杂情况下埋地式燃气管线的泄漏信息。
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公开(公告)号：CN118871122A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202280086607.9
申请日：2022-03-23
Applicant: 清华大学
IPC: A61K38/05 , A61K31/122 , C12N5/0735
Abstract: 分子伴侣作为自噬受体的用途。发明人鉴定了分子伴侣在聚集体自噬中的新功能。分子伴侣作为一种新型的自噬受体，调节细胞和小鼠大脑中易聚集蛋白质的清除。
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公开(公告)号：CN110319982B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201910478357.3
申请日：2019-06-03
Applicant: 清华大学合肥公共安全研究院 , 合肥市城市生命线工程安全运行监测中心 , 合肥泽众城市智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了基于机器学习的埋地式燃气管线泄漏判断方法，先利用带标签的样本数据进行机器学习，得到分类模型参数与分类模型；再基于该分类模型对待预测窨井进行特征提取和预测分析，分析该待预测窨内的甲烷气体浓度超限的原因，进一步的准确判别出燃气管线是否泄漏。本发明方法相对于传统的人工判断方法以及及相关性算法具有更高的准确率，且随着监测曲线样本库的扩大，能更有效地捕捉复杂情况下埋地式燃气管线的泄漏信息。
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