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公开(公告)号：CN115511568A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211225332.0
申请日：2022-10-09
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06Q30/06 , G06F16/9535 , G06F9/451 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 企业为客户提供产品个性化定制服务，但不同客户对产品的认知水平和需求偏好往往不同，传统的向所有客户提供统一配置信息内容与形式的产品定制系统不能完全满足每一位客户的定制需求。因此，本发明涉及一种基于客户定制行为分析的自适应产品定制系统，包括：系统展示模块、定制数据采集模块、定制数据传输模块、认知水平评估模块、定制偏好挖掘模块、客户标记反馈模块和定制系统自适应模块。根据客户在产品定制过程中产生的数据流，通过分析挖掘客户的定制偏好，评估客户当前的认知水平，进而实时调整产品定制系统的配置项。有益效果在于提供一种分析客户定制产品过程的平台，实时调整产品定制系统，为客户提供更符合个性化需求的定制服务和产品。
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公开(公告)号：CN115508508A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211069253.5
申请日：2022-09-02
Applicant: 中国计量大学
IPC: G01N33/00
Abstract: 本发明提出了一种基于云平台的火力发电站碳排量监管系统及方法，所述监管系统包括数据采集模块、数据传输模块和基于云平台的云计算监管模块。本发明利用目前相较成熟的连续排放监测系统(CEMS)，实时获取的二氧化碳浓度和烟气流量，同时利用电力数据采集终端获取电力输出的电变量数据，将这采集终端到的两类数据通过数据网关上传至云平台存储并分析。通过上传的二氧化碳浓度和烟气流量计算得到实时的碳排放实际值，另外，将电力输出的电变量数据通过电能排放因子法核算出碳排放理论值，将这碳排放的理论值和实际值作相对误差分析，计算得到结果是否在最大误差范围内。通过该方法能够实现碳排放数据的在线监管，为火力发电站的碳排放监管提供了新方案。
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公开(公告)号：CN119046678A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411001126.0
申请日：2024-07-25
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F18/214 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/0985
Abstract: 在大型工业过程的设备故障诊断实践中，部分故障样本数据量不足，导致故障诊断模型在小样本故障诊断上的效果较差。现有的数据增强方法生成的故障样本单一，提升效果有限。为此，本发明提出了一种基于元对抗生成模型的工业过程小样本故障数据增强方法。该方法包括以下步骤：首先对工业过程故障的数据样本进行预处理；其次初步构建条件生成式对抗网络(CGAN)；然后利用多种样本量较大的故障数据，基于模型无关元学习(MAML)框架，以最大化初始参数对CGAN损失函数的敏感性为目标，迭代更新CGAN的初始参数，得到最优初始参数；进一步利用小样本故障的数据样本训练在最优初始参数下的CGAN；最后利用训练完成的CGAN模型中的生成器扩充小样本故障的数据集，实现数据增强。该方法结合生成式对抗网络和元学习，有效增强小样本故障的历史数据，提高故障诊断模型在小样本故障上的诊断能力。
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公开(公告)号：CN117250917A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311125879.8
申请日：2023-09-01
Applicant: 中国计量大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供了一种基于质量预测和控制图的生产线管理方法，所述生产线管理方法具体为：获取生产线的生产流程，筛选关键质量监控点，并基于筛选出的关键质量监控点确定关键质量特征、关键加工工序以及关键工艺参数；根据生产线的历史生产数据确定关键工艺参数与生产线生产产品质量之间的关联规则，以此建立产品质量预测模型；根据生产线在工序加工流程中的关键工艺参数和产品质量预测模型实时预测生产线生产产品的产品质量，确定生产线生产产品的管理措施；并根据产品质量状态实时绘制生产NP控制图，根据生产NP控制图确定生产线的管理决策。本发明能够结合质量预测和控制图来实现对于生产线的实时监测，能够更加有效的实现生产线管理。
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公开(公告)号：CN116681484A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310636917.X
申请日：2023-05-31
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06Q30/0601 , G06Q30/01 , G06F16/332 , G06F16/335 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及一种基于Transformer的产品定制智能助理构建方法。基于Transformer架构，采用自注意力机制和多层编码器‑解码器结构，搭建产品定制智能助理模型，输入产品相关信息进行模型预训练，利用专家知识对模型微调后完成模型搭建。产品定制智能助理对客户进行智能提问以收集客户基本资料，匹配当前最适合客户的产品个性化定制方案作为初始方案，客户在初始方案的基础上再进行产品个性化定制，智能助理根据定制操作分析客户的个性特征，实时对客户提出合理建议，辅助客户完成产品个性化定制最终方案并反向调整模型。本发明通过搭建产品定制智能助理模型获取客户基本信息，实时辅助客户进行产品个性化定制，为客户提供更智能、更客观、更人性化的定制体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116258545A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211225509.7
申请日：2022-10-09
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06Q30/0601 , G06F18/24 , G06F3/0487
Abstract: 本发明涉及一种基于定制行为数据的客户认知水平变化的计算方法，在不影响客户定制行为的前提下识别客户认知水平变化状态。通过收集客户定制行为数据流和定制产品结构、定制系统布局等信息，以定制系统配置项为节点，构建客户定制行为有向图，通过计算、分析得到有向图边矩阵和配置项停留时间矩阵，以此判断客户在产品定制过程中是否发生配置项层级跨越，以及配置停留时间是否超过阈值，进而计算客户认知水平变化值。本发明考虑不同客户对定制产品的认知水平不同，利用客户定制行为数据，结合产品各配置项所处结构层级信息及配置行为特征综合分析，计算客户对产品的认知水平变化数值，从而可以据此为客户提供符合其认知水平的定制内容与形式。
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公开(公告)号：CN115456712A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211069199.4
申请日：2022-09-02
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06Q30/06 , G06F16/901 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于图注意力网络的客户定制偏好特征挖掘方法。通过收集客户定制产品过程中的行为数据流，构建客户定制行为节点图，将节点图输入构建的GAT(Graph Attention Network)模型进行训练直至模型泛化能力合格，利用训练好的GAT模型挖掘待测客户定制偏好特征。本发明利用图注意力网络进行客户定制偏好特征挖掘，既考虑了客户定制行为数据的空间特性，又考虑了客户定制产品时注意力分布的局部特性。通过输出节点特征集将客户定制偏好特征表示为低维向量，有效地挖掘客户的个性化需求信息。
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公开(公告)号：CN115578454A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211270230.0
申请日：2022-10-18
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 人体姿态识别作为计算机视觉领域的基础任务之一，能够解决行人跟踪、人机交互、自动驾驶等领域的应用问题。但由深度模糊、人体遮挡以及数据集等问题，识别过程中存在大量的不确定性，实用性不高。为此，本专利提供一种基于双目视觉的实时人体识别方法，将双目立体相机对人体姿态实时采集的两侧图像，输入到BlazePose算法，输出仅保留二维坐标点(X、Y坐标)，然后在二维坐标点的基础上通过视觉修正方法，推算Z坐标，最后将X、Y和Z坐标进行融合，分别确定人体关键点坐标。该方法能够弥补基于深度学习的人体姿态识别精度较低的缺点，满足人机共融制造单元安全风险分析中的高精度需求。
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公开(公告)号：CN115099612A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210712628.9
申请日：2022-06-22
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑碳排量的柔性作业车间分批调度方法，通过改进NSGA‑Ⅱ算法求解以完工时间和碳排量为目标的柔性作业车间分批调度问题。首先，建立柔性作业车间分批调度的数学模型；设置改进NSGA‑Ⅱ算法的相关参数，并采用四段编码方式对种群个体进行编码，进而初始化种群。然后，设计交叉、变异算子，分别对批次划分、子批工件数量划分、工序排序和机器选择这四段基因进行交叉变异操作。提出了一种显隐性基因的概念，并设计显隐性基因的判别方法，通过该方法能够有效对个体进行解码。接着通过非支配排序和拥挤度来选择保留优良个体。最后，达到迭代次数输出Pareto最优解集。
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公开(公告)号：CN114971325A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210617882.0
申请日：2022-06-01
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 转子是电动工具的核心零部件之一，其生产工序多、工艺流程长，生产制造过程具有多个质量控制点，分别对应为质量特征，这些质量特征与转子质量之间的关联关系很复杂，为了简化转子生产制造过程质量控制的复杂性，本发明提供一种电动工具转子关键质量特征集筛选方法。针对转子具有的多个质量特征，构建转子关键质量特征集筛选模型，其中包括：融合NSGAⅡ和WOA两个算法，通过融合后产生转子的非支配的质量特征子集的集合，然后利用理想法从集合中筛选出优秀质量特征子集，作为转子的关键质量特征集，从而可以确保转子质量控制过程的科学性，并在减少转子生产制造过程质量控制点的情况下，能有效保证转子生产制造过程的质量控制目标。
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