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公开(公告)号：CN116704537B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202211539551.6
申请日：2022-12-02
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于视觉文档理解技术领域，公开了一种轻量的药典图片文字提取方法，包含两个关键步骤。1)构建药典特征轻量聚焦模块：首先利用全秩网络特征主成分构建低秩神经网络层，然后设计聚焦策略从输入特征中提取关键信息，2)构建药典文档信息识别提取网络：串联8个药典特征轻量聚焦模块为网络骨架，构建多阶段编码器提取药典数据特征嵌入；然后串联8个药典特征轻量聚焦模块为网络骨架，构建多阶段解码器转换药典数据信息为特定文本，实现药典电子化；最后利用交叉熵损失衡量解码器提取的药典数据文本与原始药典数据文本的差距，通过最小化交叉熵损失最优化网络参数。
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公开(公告)号：CN113610139A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110879412.7
申请日：2021-08-02
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提出一种多视角强化图像聚类方法，属于图像聚类与强化学习领域，包括：1)预训练各视角独立的特征提取网络，初始化各视角的潜在特征空间；2)预训练多视角特征融合网络，初始化各视角的融合特征空间；3)采用K‑means方法初始化聚类环境，并为环境中的聚类原型分配伯努利单元；4)利用在线奖赏策略实时分配随机奖赏，动态更新环境中的伯努利单元；5)更新参数，迭代优化聚类原型直到满足收敛条件，完成多视角强化聚类过程。本发明采用在线奖赏策略联合学习融合表征和调整集群，充分将视角间的互补信息以及样本与聚类原型间的交互信息作用于聚类分析的过程中，有效提升聚类性能。
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公开(公告)号：CN111259979A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010084739.0
申请日：2020-02-10
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种基于标签自适应策略的深度半监督图像聚类方法，属于图像聚类与数据挖掘技术领域，1)预训练编解码网络，初始化特征嵌入空间；2)通过K-means方法在潜在特征空间初始化聚类簇心；3)计算聚类结果的软分配和目标分布，基于KL散度生成聚类损失；4)利用标签自适应策略动态生成临时监督标签，基于交叉熵生成标签损失；5)计算和优化联合目标函数，迭代更新直至满足收敛条件，完成聚类学习。本发明针对图像数据设计了一种深度半监督聚类方法，考虑在聚类过程中的标签漂移问题，并设计了一种标签自适应策略，以动态适应标签的漂移，同时整合聚类损失和标签损失，联合优化潜在特征空间和调整聚类簇心，能有效提高聚类方法的性能。
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公开(公告)号：CN117153010A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310881517.5
申请日：2023-07-18
Applicant: 大连理工大学
IPC: G09B9/00 , G09B5/02 , G02B27/01 , G06F3/01 , G06F3/04815 , G06F3/04847 , G06T13/20 , G06T15/00 , G06T15/04
Abstract: 一种基于VR技术的二氧化碳地质封存平台学习展示系统，其属于虚拟仿真和二氧化碳封存的技术领域。该系统包括：模拟构建二氧化碳封存场地，并设置参考平台。随后优化模拟封存场地，搭建二氧化碳封存虚拟平台。接着构建操作方式和多摄像机视角观察模拟场地，初步设计基础操作功能与平台交互GUI，构建设备信息展示模块。然后布置虚拟场景位置，制作深海与封存场地的程序化材质以优化可视化效果。最后设计并实现海洋二氧化碳信息展示、获取实时二氧化碳注入数据随深度变化等多种功能。该系统支持用户无需亲临现场，使用个人电脑以及VR设备就能了解海上二氧化碳封存的工作流程以及海洋二氧化碳信息，高效观测并学习了解平台作业过程中的工程信息。
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公开(公告)号：CN115983474A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310000044.3
申请日：2023-01-01
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06F30/25 , G06F30/28 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种水合物开采过程中储层出砂规模的预测方法，首先建立了固体颗粒脱落运移模型，随后根据热‑流‑力‑相变耦合模型与固体颗粒脱落运移模型间的耦合关系建立了水合物开采出砂模型，最后依据水合物开采出砂模型建立了场地尺度水合物开采出砂数值模拟平台；利用场地尺度水合物开采出砂数值模拟平台，基于现场地质勘探数据建立目标区域的天然气水合物藏储层模型，依据计算结果定量分析产砂行为，实现对水合物开采过程中储层出砂规模的定量预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111259979B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202010084739.0
申请日：2020-02-10
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06V10/762 , G06F16/55
Abstract: 一种基于标签自适应策略的深度半监督图像聚类方法，属于图像聚类与数据挖掘技术领域，1)预训练编解码网络，初始化特征嵌入空间；2)通过K‑means方法在潜在特征空间初始化聚类簇心；3)计算聚类结果的软分配和目标分布，基于KL散度生成聚类损失；4)利用标签自适应策略动态生成临时监督标签，基于交叉熵生成标签损失；5)计算和优化联合目标函数，迭代更新直至满足收敛条件，完成聚类学习。本发明针对图像数据设计了一种深度半监督聚类方法，考虑在聚类过程中的标签漂移问题，并设计了一种标签自适应策略，以动态适应标签的漂移，同时整合聚类损失和标签损失，联合优化潜在特征空间和调整聚类簇心，能有效提高聚类方法的性能。
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公开(公告)号：CN112464005A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011343296.9
申请日：2020-11-26
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明提出了一种深度强化图像聚类方法，属于图像聚类与数据挖掘技术领域，1)预训练编解码网络，初始化潜在特征空间；2)采用传统K‑means方法在潜在特征空间对聚类质心初始化，并为各质心分配伯努利‑逻辑斯蒂单元；3)计算该点与单元间的逻辑回归参数和伯努利分布；4)利用奖励回归策略动态分配临时奖赏，联合辅助目标分布计算各质心运动轨迹；5)计算权重，迭代优化聚类单元直至满足收敛条件，完成深度强化图像聚类过程。本发明同时基于强化学习思想以奖励回归策略联合利用潜在特征表示和调整聚类质心，充分将全部聚类信息尤其是临近区域聚类信息作用于聚类分析的过程中，在环境与行为的交互中有效的改善聚类模糊的问题，有效提升聚类性能。
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公开(公告)号：CN111223553A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN202010005713.2
申请日：2020-01-03
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种两阶段深度迁移学习中医舌诊模型，属于中医辅助诊疗技术领域。首先，基于深度卷积特征范式，构建深度网络，利用金字塔策略，融合多尺度特征，构建对输入舌像的深层抽象表示。然后，设计两阶段的深度迁移学习，针对性地获取舌像诊断中对代表性病灶特征的识别能力，有效解决数据缺乏问题，降低训练成本。在此基础上，设计病灶检查代价函数，训练深度迁移模型，从不同尺度进行检测，标注异常舌像病灶，提高检测精度。最后，根据深度迁移模型的检查结果模拟中医诊疗“众诊合参”过程，进行异常舌像的实时判别，提高诊断的准确率。本发明设计的模型能够模拟中医诊断理论，实时诊断异常舌像，为中医提供临床辅助和诊疗建议。
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公开(公告)号：CN108009635A
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201711418936.6
申请日：2017-12-25
Applicant: 大连理工大学
CPC classification number: G06N3/0454 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于大数据实时处理技术领域，公开了一种支持增量更新的深度卷积计算模型，包括如下步骤：通过堆叠张量卷积层、抽样层以及全链接层构建深度卷积计算模型，通过高阶反向传播算法对模型参数进行训练。在不改变模型连接结构的前提下，根据新增数据的特征，通过设计参数更新算法将模型的张量全连接层参数由θ更新为θ+Δθ，使得更新后的参数能够学习新增相似数据的特征；通过设计结构更新算法不断增加网络计算单元方式来更新模型结构迁移历时知识，实现对高速动态变化的数据特征提取。本发明针对大数据的实时性特点，设计支持增量更新的深度卷积计算模型，能够高效地提取大数据的特征。
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公开(公告)号：CN119720857A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411904483.8
申请日：2024-12-23
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F119/08
Abstract: 本发明属于非常规油气资源开发领域，提出一种页岩油水力压裂后流体生产行为的预测方法，包括基于页岩油藏水力裂隙中流体特性、流体流动的质量守恒方程、流体流动的能量守恒方程以及流体流动的动量守恒方程，建立页岩油藏水力裂隙中流体非线性渗流行为的传热和流动模型；基于页岩油藏真实地质数据构建储层模型，设置储层模型的初始条件和边界条件，并对储层模型进行网格划分；将储层模型输入到传热和流动模型中，得到页岩油藏采收过程中流体压力及饱和度的时空演化结果，根据流体压力及饱和度的时空演化结果对页岩油水力压裂后流体生产行为进行预测。本发明能够有效捕捉流体压力的瞬态变化和流体饱和度分布的精确特征，显著提高预测的准确性。
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