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公开(公告)号：CN119848774A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411952824.9
申请日：2024-12-27
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/20 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种变压器油中溶解气体浓度长期预测方法，属于电力设备健康状态监测领域，该方法包括采集溶解气体历史数据；构建用于溶解气体长期预测的双视图Transformer模型；所述双视图Transformer模型包括自适应多粒度探测器、若干个核校正注意力模块和双视图相关性估计模块；根据溶解气体历史数据，训练双视图Transformer模型，得到训练完成的双视图Transformer模型；获取待测数据，利用训练完成的双视图Transformer模型，得到待测数据的预测结果。本发明解决了当前方法难以全面捕捉多变量之间的复杂依赖关系，尤其在处理高度非线性和多粒度时间信息时存在显著局限性的问题。
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公开(公告)号：CN119740456A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411601423.9
申请日：2024-11-11
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , H02J3/38 , G06F113/04 , G06F113/06
Abstract: 本发明公开一种基于贝叶斯优化的分布式风电场控制系统的扩展优化方法，属于风力电场智能控制领域，该方法在分布式框架中，通过贝叶斯优化对各个风电涡旋机的黑盒目标函数进行建模，利用基于先验知识的采集函数，对所有风电涡旋机进行数据点采集，不同风电涡旋机之间通过强连接网络进行信息交互、协作优化，然后不断更新代理模型，调整优化策略，得到每个风电涡旋机各自目标函数的最优解，进而确定风电涡旋机最佳参数组合。通过实验表明，该方法能够更快的拟合黑盒目标函数，降低贝叶斯优化评估代价，提升风电场的发电效率，实现对风能的高效利用。
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公开(公告)号：CN119561706A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202410292343.3
申请日：2024-03-14
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明提供一种具备数据撤销功能的高效可搜索属性加密方法，数据所有者生成自己需要复用的子策略、从明文数据中提取关键词进行映射处理，并对明文数据加密后一并发送给云服务器进行存储，云服务器生成相应的倒排检索索引结构；当数据所有者需要撤销云端索引或者某些关键词与其数据之间的对应关系时，生成撤销令牌以发送给云服务器；云服务器对请求中的撤销令牌与云端加密数据进行签名验证，验证通过时执行相应的撤销操作。本发明能够满足用户在云环境下海量的数据中进行多样化搜索需求、支持索引的撤销。
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公开(公告)号：CN118971051A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410956831.X
申请日：2024-07-16
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向源网荷储的微电网能源优化调度方法，包括以下步骤：S1、构建微电网能源调度架构；S2、建立微电网的数学模型；S3、结合各个数学模型建立微电网能源优化调度的目标函数；S4、将经济利润问题转化为马尔可夫决策过程，基于深度强化学习算法中的TD3改进算法来进行微电网的优化调度。本发明通过实施精准的能源管理策略，在分布式电源、储能设备、主电网、温控负荷以及居民价格响应负荷之间实现协同优化，以达到本地资源的最佳管理效果，借助深度强化学习模型出色的泛化能力，实时提供高质量的决策方案，旨在实现微电网运营商的利润最大化，并维持供需之间的平衡状态。
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公开(公告)号：CN113643281B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202111012697.0
申请日：2021-08-31
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 一种舌体图像分割方法，涉及中医舌体分割技术领域，使用图片预处理进行舌体位置定位，然后对定位图象使用超像素分割，最后将超像素分割的图像使用改进的LazySnapping算法进行分割合并，将图像平滑处理后得到舌体图片。本发明有益效果：在保证舌体图像分割完整的情况下，缩短图像处理时间，提高分割准确度，为下一步舌体特征提取和识别提供有效的技术支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118433109A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410517760.3
申请日：2024-04-28
Applicant: 河南科技大学
IPC: H04L47/125 , H04L41/142 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开一种基于SDN的多控制器部署方法、装置、介质及产品，属于通信技术领域。该方法根据链路带宽和传输延迟，确定无向图中每条边的权重，基于每条边的权重和负载差异度，利用k‑means++算法聚类划分SDN网络中的交换机，分配聚类结果中每一簇的交换机由一个控制器来管理，并在SDN网络中每一簇交换机的簇中心部署一个控制器，从而得出多控制器部署的最佳方案。采用深度优先搜索算法确定已部署控制器的SDN网络中客户端到服务器端的所有路径，按照单条路径的利率权重分配每条路径的传输流量。本发明能够均衡流量分配，提高网络性能。
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公开(公告)号：CN118262874A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410292345.2
申请日：2024-03-14
Applicant: 河南科技大学
IPC: G16H20/90 , G16H50/70 , G06F16/33 , G06F16/36 , G06F40/194 , G06F40/242 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N5/022
Abstract: 本发明涉及一种基于知识图谱的中医模型数据扩充系统及方法，扩充系统包括知识图谱生成模块、语料生成模块和数据标准化模块，知识图谱生成模块用于对中医数据进行实体识别和关系抽取，通过三元组进行知识表示、实体对齐和质量评估，生成知识图谱；语料生成模块用于将知识图谱转化成中医文本，并对生成的中医文本进行数据增强；数据标准化模块用于将中医文本中存在的文言文数据转化为白话文，并对中医文本进行筛选、去重、去隐私化处理，通过知识图谱生成模块构建基于中医医疗领域的知识图谱，实现中医知识关联和知识融合，然后面向知识图谱进行数据增强，通过合成语料库生成来扩充中医语料库，最后对中医语料进行去重、去隐私化等标准化处理。
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公开(公告)号：CN118196522A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410365519.3
申请日：2024-03-28
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/40 , G06V10/766 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOV7算法的主粮作物病虫害检测方法及系统，涉及病虫害检测技术领域，该方法包括：收集主粮作物病虫害图像，并对所述主粮作物病虫害图像进行预处理；将预处理后的主粮作物病虫害图像进行目标框标注形成数据集；通过所述训练集对YOLOV7网络模型进行训练；通过所述验证集和所述测试集对训练好的YOLOV7网络模型进行验证和测试；通过验证和测试后的YOLOV7网络模型对主粮作物病虫害进行检测。本发明能够提高主粮作物病虫害检测的准确度。
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公开(公告)号：CN118196059A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410370771.3
申请日：2024-03-28
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/26 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种面向铸件表面缺陷的轻量化检测方法、系统及设备，涉及计算机视觉技术领域。采用图像采集设备获取待检测目标的表面图像；根据所述表面图像，得到待检测数据集；采用已训练完成并进行优化后的YOLOv5网络模型对所述待检测数据集进行铸件表面缺陷检测，得到铸件表面缺陷检测结果。本发明提高了YOLOv5模型的多尺度特征表示能力，同时降低网络计算量和减少模型参数量，优化了存储空间和算力资源，提高了铸件表面缺陷的轻量化检测性能。
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公开(公告)号：CN118037708A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410317921.4
申请日：2024-03-20
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 一种基于动量对比学习的工业图像缺陷检测方法，涉及视觉检测技术领域，包含以下步骤：S1、初始化编码器#imgabs0#和#imgabs1#，初始化队列#imgabs2#；S2、对初始图像进行数据增广，获得查询样本#imgabs3#、正样本#imgabs4#和负样本#imgabs5#，#imgabs6#，#imgabs7#；S3、通过编码器#imgabs8#得到特征#imgabs9#；通过编码器#imgabs10#得到特征#imgabs11#，#imgabs12#，#imgabs13#和#imgabs14#；S4、将#imgabs15#，#imgabs16#，#imgabs17#加入队列#imgabs18#；S5、分别对#imgabs19#与#imgabs20#和#imgabs21#进行计算，得到logits和labels；S6、对logits和labels计算InfoNCE得到损失；S7、由对比损失更新编码器#imgabs22#参数；S8、动量更新编码器#imgabs23#的参数；S9、对S2～S8进行循环，得到最佳模型；S10、选择最佳模型进行图像检测；本发明能够用于工业生产制造场景中对产品的质量检测，结合自监督学习建立了基于动量对比学习的工业图像缺陷检测模型。
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