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基于人工智能的心电人工智能专利解析

中国科技信息 2024年第4期 11-13页

作者：曹赞锋陈梁华陈智黄超仪广州医科大学附属第一医院

随着人工智能技术的不断发展，心电人工智能领域将会有更多的技术创新和应用场景。未来几年，该领域的专利申请量将继续保持增长态势。人工智能为心电图应用带来广阔的前景和不可忽视的作用。本文利用搜索引擎对心电图人工智能分析领域...

随着人工智能技术的不断发展，心电人工智能领域将会有更多的技术创新和应用场景。未来几年，该领域的专利申请量将继续保持增长态势。人工智能为心电图应用带来广阔的前景和不可忽视的作用。本文利用搜索引擎对心电图人工智能分析领域的相关专利信息进行统计和整合，旨在分析心电人工智能领域的专利情况，重点对专利申请的技术演进路线、热门技术领域和主要解决的技术路线等进行描述分析。通过深入挖掘数据，以期为相关企业和研究人员提供有价值的参考。

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煤体中瓦斯水合固化的力学作用研究进展

煤炭学报 2024年第2期49卷 720-738页

作者：吴强张保勇黑龙江科技大学安全工程学院黑龙江哈尔滨150022

为更好地完善我国煤与瓦斯突出预测与防治方法,基于煤与瓦斯突出综合作用假说,提出了瓦斯水合固化防治煤与瓦斯突出的方法。该方法核心是将煤层中瓦斯固化生成瓦斯水合物,不仅能降低瓦斯压力,而且能够提高煤体强度,以达到减弱或消除煤... 详细信息

为更好地完善我国煤与瓦斯突出预测与防治方法,基于煤与瓦斯突出综合作用假说,提出了瓦斯水合固化防治煤与瓦斯突出的方法。该方法核心是将煤层中瓦斯固化生成瓦斯水合物,不仅能降低瓦斯压力,而且能够提高煤体强度,以达到减弱或消除煤与瓦斯突出危险性的目的。实现了煤体中瓦斯水合物的生成以及含瓦斯水合物煤体力学性质-渗透率原位测试,提出了煤体中瓦斯水合物生成及力学性质-渗透率测试技术及含瓦斯水合物煤体三轴压缩数值建模技术。瓦斯水合固化热力学和动力学条件是防突的理论基础,煤层瓦斯水合物稳定储存是技术前提,瓦斯压力降低及煤体力学性质改善是防突关键,重点围绕水合固化煤体交叉力学问题进行总结。分析认为:(1)瓦斯水合固化防突技术理论框架已经初步形成,并利用数值模拟手段初步探究了瓦斯水合固化对煤体力学特征改善的细观机理;(2)现阶段已证实煤体中水合物生成不仅能降低瓦斯压力,而且能改善其力学性质,高饱和度对提高煤体峰值强度明显;(3)瓦斯水合物生成经历快速、缓慢和稳定3个阶段,且水合物的生成会造成煤体中瓦斯渗流通道阻塞,导致其渗透率降低;(4)高瓦斯压力、高CH4体积分数不仅有助于提高水合物饱和度而且会延缓水合物分解,有助于水合物的稳定存在。需要注意的是,瓦斯水合固化技术防突的可靠度仍需大量重复试验验证,以建立普适化的数据库。综合现有研究结果,对水合固化防突研究目前仍存在的局限性与挑战进行了讨论,并且给出了进一步的研究方向。

关键词：煤与瓦斯突出瓦斯水合固化含瓦斯水合物煤体力学性质离散元

基于ARMAV模型和J-散度的结构损伤识别

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振动与冲击 2024年第1期43卷 123-130,152页

作者：李孟郭惠勇重庆大学土木工程学院重庆400045 重庆大学山地城镇建设与新技术教育部重点实验室重庆400045

损伤识别技术是结构健康监测系统的关键组成部分,为了进一步提高损伤识别的准确性和适用性,提出一种融合信息距离函数J-散度与向量自回归滑动平均(vector autoregressive moving average,ARMAV)模型的损伤识别方法。采用预白化过滤器对... 详细信息

损伤识别技术是结构健康监测系统的关键组成部分,为了进一步提高损伤识别的准确性和适用性,提出一种融合信息距离函数J-散度与向量自回归滑动平均(vector autoregressive moving average,ARMAV)模型的损伤识别方法。采用预白化过滤器对加速度时域数据进行消除激励相关性以及降噪处理;建立了ARMAV模型,并由模型的自回归参数和残差方差构建损伤判别指标;采用三层框架试验数据,并进行转播塔模型的损伤识别试验研究验证了该方法的有效性。结果表明:基于ARMAV模型和J-散度距离的损伤识别方法可操作性强,能够准确、高效地定位框架和塔架结构的损伤,且该方法受环境变化的影响较小,可为在线结构健康监测提供一种新思路。

关键词：损伤识别试验研究向量自回归滑动平均(ARMAV)模型 J-散度时间序列分析

多高层建筑梁柱刚性连接耐震型节点承载力计算方法

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吉林大学学报（工学版） 2024年第4期54卷 1058-1064页

作者：邸振勇张勇西南大学审计处重庆400715 北京市市政工程设计研究总院有限公司北京100082

针对目前梁柱刚性连接耐震型节点承载力研究过于片面的问题,提出多高层建筑梁柱刚性连接耐震型节点承载力计算方法。该方法设计筑梁柱刚性连接耐震型节点核心区仅添加钢纤维、仅添加箍筋和同时添加钢纤维与箍筋3种类型,并依据钢纤维体... 详细信息

针对目前梁柱刚性连接耐震型节点承载力研究过于片面的问题,提出多高层建筑梁柱刚性连接耐震型节点承载力计算方法。该方法设计筑梁柱刚性连接耐震型节点核心区仅添加钢纤维、仅添加箍筋和同时添加钢纤维与箍筋3种类型,并依据钢纤维体积率和箍筋率不同制作9个试件,以该9个试件为试验对象,设计试验加载方案和测点分布后,利用有限元软件构建多高层建筑梁柱刚性连接耐震型节点试件模型,并利用该模型模拟其试验加载方案,同时通过计算多高层建筑梁柱刚性连接耐震型节点试件的T型钢抗弯承载力、螺栓承载力以及柱翼缘承载力等实现多高层建筑梁柱刚性连接耐震型节点计算。试验结果表明:本文方法计算梁柱刚性连接耐震型节点钢腹板承载力与其实际承载力数值吻合度极高,计算结果较为精准;可有效计算不同核心区添加钢纤维、箍筋等试件的受剪承载力、受弯承载力,同时利用有限元云图可清楚呈现梁柱刚性连接耐震型节点不同承载力分布情况。

关键词：多高层建筑建筑梁柱耐震型节点承载力有限元加载方案

基于数据关联感知的无监督深度融合指针网络模型

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控制与决策 2024年第2期39卷 499-508页

作者：张长勇周虎中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300

为了提高组合优化问题可行解集合的收敛性和泛化性,根据不同无监督学习策略的特点,提出一种基于数据关联感知的深度融合指针网络模型(DMAG-PN),模型通过指针网络框架将Mogrifier LSTM、多头注意力机制与图卷积神经网络三者融合.首先,编... 详细信息

为了提高组合优化问题可行解集合的收敛性和泛化性,根据不同无监督学习策略的特点,提出一种基于数据关联感知的深度融合指针网络模型(DMAG-PN),模型通过指针网络框架将Mogrifier LSTM、多头注意力机制与图卷积神经网络三者融合.首先,编码器模块中的嵌入层对输入序列进行编码,引入多头注意力机制获取编码矩阵中的特征信息;然后构建数据关联模型探索序列节点间的关联性,采用图卷积神经网络获取其多维度关联特征信息并融合互补,旨在生成多个嵌入有效捕捉序列深层的节点特征和边缘特征;最后,基于多头注意力机制的解码器模块以节点嵌入数据和融合图嵌入数据作为输入,生成选择下一个未访问节点的全局概率分布.采用对称旅行商问题作为测试问题,与当前先进算法进行对比,实验结果表明,所提出DMAG-PN模型在泛化性和求解精确性方面获得较大的改进与提高,预训练好的DMAG-PN模型能够直接对大规模实例进行端到端的求解,避免传统算法迭代搜索的过程,具有较高的求解效率.

关键词：指针网络 Mogrifier LSTM 多头注意力机制图卷积神经网络旅行商问题数据关联