-
题名基于深度学习和知识图谱的变电站设备故障智能诊断
被引量：34
- 1
-
-
作者
肖发龙
吴岳忠
沈雪豪
何震凯
秦烨
-
机构
湖南工业大学轨道交通学院
湖南旭瑞智能技术有限公司
国网江苏省电力有限公司仪征市供电公司
-
出处
《电力建设》
CSCD
北大核心
2022年第3期66-74,共9页
-
基金
国家重点研发计划项目(2019YFE0122600)
湖南省自然科学基金项目(2021JJ50050)。
-
文摘
及时发现并诊断变电站运行中设备存在的问题,是保障电网安全运行的关键手段之一。基于深度网络与知识图谱技术,提出一种关联变电站设备多模态信息的故障智能诊断方法。利用深度学习技术和知识图谱方法对采集的多模态数据进行知识提取和融合,构建一个多模态信息融合的语义知识图谱;使用YOLOv4算法对故障样本聚类并提取先验框参数;将多模态知识图谱和YOLOv4视觉检测相结合,应用到变电站场景中,实现变电站设备的自主预警诊断。实验表明,该模型可以实现故障诊断决策智能化的目标,从而提高电网的日常运行、维护和管理效率。
-
关键词
多模态
智能诊断
深度学习
知识图谱
-
Keywords
multi-modal
intelligent diagnosis
deep learning
knowledge graph
-
分类号
TM63
[电气工程—电力系统及自动化]
-
-
题名基于知识图谱的包装领域智能问答系统的设计
被引量：7
- 2
-
-
作者
吴岳忠
沈雪豪
肖发龙
邓芝一
李长云
-
机构
湖南工业大学交通工程学院
湖南工业大学包装与材料工程学院
湖南省智能信息感知及处理技术重点实验室
-
出处
《包装工程》
CAS
北大核心
2021年第15期203-210,共8页
-
基金
国家重点研发计划子课题(2018YFB1700204)
湖南省重点领域研发计划(2019GK2133)
+1 种基金
湖南省教育厅科学研究优秀青年项目(19B147)
智能信息感知及处理技术湖南省重点实验室开放课题(2017KF07)。
-
文摘
目的针对目前包装产业存在的产业链长、数据大而散、包装领域知识信息检索不精准等问题,设计一个基于知识图谱的包装领域智能问答系统。方法采用知识图谱、智能问答、自然语言处理、深度学习和个性化推荐等技术,对互联网上各类包装领域数据进行采集汇聚、抽取知识、融合计算,最终形成一个包装领域混合型智能问答系统。结果系统主要功能包括知识图谱、文本相似匹配、图像识别和自动问答,实现了包装领域大数据的知识卡片、语义搜索和沉浸问答。结论该系统使用方便,通过问答方式,一站式快速按需获取多视图、多维度包装领域数据,提升了行业的数字化、信息化和智能化水平。
-
关键词
包装领域大数据
知识图谱
智能问答系统
语义搜索
-
Keywords
big data for packaging field
knowledge graph
intelligent question-answering system
semantic search
-
分类号
TB489
[一般工业技术—包装工程]
-
-
题名基于定位数据的全景超分辨图像交互可视化框架
- 3
-
-
作者
王晨泽
沈雪豪
黄振立
王政霞
-
机构
海南大学计算机科学与技术学院
海南大学信息与通信工程学院
海南大学生物医学工程学院
-
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2024年第7期1741-1753,共13页
-
基金
国家自然科学基金项目(82160345)
海南省重大科技计划项目(ZDYF2021GXJS017)
海口市重点科技项目(2021-016)。
-
文摘
超分辨定位成像和全景数字病理结合,为研究人员观察整个样本的亚细胞结构提供了有力工具,同时也带来了全景超分辨图像海量数据可视化的挑战.然而,现有的超分辨图像可视化方法无法处理大规模定位数据、不能提供高分辨全景图像和无法交互可视化全景图像.针对以上问题,提出了一个基于定位数据的全景超分辨图像交互可视化框架,称为PNanoViewer,旨在普通计算机上实现大规模定位数据的快速交互可视化.该框架基于随机采样策略构建定位数据的多分辨率层级结构,以交互方式可视化多尺度全景超分辨图像;同时采用分块策略和多线程并行策略,分批次处理大规模定位数据,既防止内存溢出又加快了处理速度.从数千万到数亿个定位点数据集上的实验结果表明,PNanoViewer框架能够可视化任意规模的定位数据.将该框架与目前3种流行的超分辨图像可视化方法PALMsiever,ThunderSTORM,QCSTORM从数据量、分辨率和速度3个方面进行对比,PNanoViewer都具有明显优势.同时也为大规模定位数据的可视化提供了一个有益的探索.
-
关键词
交互可视化
大规模定位数据
全景超分辨图像
全景数字病理
多分辨率层级结构
-
Keywords
interactive visualization
large-scale localization data
panoramic super-resolution image
panoramic digital pathology
multi-resolution hierarchical structure
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
