Alerta

大城市边缘区镇村韧性评价方法及系统

Resumen de: CN120181603A

本发明公开了大城市边缘区镇村韧性评价方法及平台，该方法包括构建多层次评价指标体系、获取并处理评价数据、计算指标权重和评价结果等步骤，建立包含经济韧性、社会韧性、生态韧性和基础设施韧性的多层次指标体系，利用爬虫技术和语义分析模型获取相关文献数据，通过TF‑IDF算法筛选最终指标，采用信息熵方法计算指标权重，最后使用模糊综合评价法得出评价结果；本发方法实现了评价过程的自动化，能够快速、准确地评估大城市边缘区镇村的韧性水平，为城市规划和管理决策提供科学依据。

一种直流侧电压稳定控制方法

Resumen de: CN120185051A

本发明涉及电压控制技术领域，公开了一种直流侧电压稳定控制方法，先对电力系统运行状态初始化检测。接着实时采集直流侧电压及相关运行参数信号，经高精度传感器采集并实时滤波。将采集的电压与动态调整的预设参考值比较得偏差值，基于此及运行参数，通过融合自适应、模糊逻辑、神经网络算法构建的模型算出控制指令，进而控制换流器、斩波器、储能装置等设备稳定直流侧电压。同时实时监测控制效果，若电压波动超范围，重调模型参数，且模型还考虑谐波影响并修正指令。本发明的优点在于：结合自适应控制算法、模糊逻辑控制算法以及神经网络算法，构建智能控制算法模型。

一种低压台区户变关系识别方法及系统

Resumen de: CN120180172A

本发明公开了一种低压台区户变关系识别方法及系统，涉及电力系统技术领域，包括：获取用户电压时间序列以及多个模糊集，基于多个模糊集确定用户电压时间序列对于每个模糊集的隶属度，得到多个用户的隶属度矩阵，其中，所述多个模糊集的均值以及标准差被预先设定；基于每个用户的隶属度矩阵计算两两之间的用户的隶属度矩阵的相似度，作为聚类样本矩阵，通过single‑linkage凝聚层次聚类法对聚类样本矩阵进行聚类计算，得到聚类结果，将聚类结果与档案对比，校核筛选出异常用户。

一种基于人工智能的帕金森患者康复训练方法

Resumen de: CN120183609A

本发明涉及康复训练技术领域，公开一种基于人工智能的帕金森患者康复训练方法，包括：步骤S1，采用可穿戴传感器和环境传感器采集患者运动数据、心率数据、步态数据和居家环境数据且对采集到的原始数据进行噪声去除、滤波、标准化和归一化处理；步骤S2，在步骤S1的数据基础上对不同传感器采集的数据进行加权融合形成反映患者整体健康状态的综合指标；步骤S3，在步骤S2获得的综合指标基础上制定训练方案。通过对患者居家环境进行安全风险评估，结合环境数据和主成分分析方法，自动提供针对性的环境改进建议，环境安全评估和改进能帮助优化患者的康复环境，且能有效避免潜在的安全风险，为患者提供安全的居家康复环境。

一种基于费马模糊的海上风电交流送出系统谐振抑制方法及系统

Resumen de: CN120184901A

本发明涉及一种基于费马模糊的海上风电交流送出系统谐振抑制方法及系统，该方法包括：构建阻抗模型，基于阻抗模型获取变量与海上风机交流海缆送出系统中并网点电流之间的耦合关系；基于耦合关系获取不确定因素影响海上风机交流海缆送出系统谐振的形式，并利用费马模糊量化不确定因素；基于量化后的不确定因素生成海上风机交流海缆送出系统的谐振抑制策略。与现有技术相比，本发明针对海上风电交流送出系统的谐振问题，引入费马模糊理论，全面刻画了海上风电的固有复杂不确定性对海上风电谐振的影响，生成考虑不确定因素的谐振抑制策略，以实现提升海上风机交流海缆送出系统的稳定性和可靠性。

一种标签模糊松弛的特征选择方法和系统

Resumen de: US2025200407A1

The present disclosure provides a feature selection method based on fuzzy label relaxation, which comprises the following steps: (a) acquiring sample data, and performing feature extraction on the sample data to obtain a feature data matrix; (b) learning a fuzzy membership to obtain a fuzzy membership matrix; (c) performing soft relaxation on a label matrix with the fuzzy membership matrix, and constraining a feature selection matrix to be row sparse; and (d) based on the steps (b) and (c), obtaining an objective function of the feature selection based on label fuzzy relaxation, and solving the objective function. In addition, the present disclosure further provides a feature selection system based on label fuzzy relaxation.

基于动态时间戳的多感官交互同步系统及方法

Resumen de: CN120179078A

本发明公开了一种基于动态时间戳的多感官交互同步系统及方法，涉及人机交互技术领域。所述系统包括：时间基准模块，用于通过高精度时间源为所有设备提供统一时间基准；信号编码模块，用于将视觉、听觉、触觉和嗅觉信号编码为统一格式的数据帧，并在所述数据帧中嵌入动态时间戳，所述动态时间戳用于指示信号在终端设备的解码时间。本发明通过高精度时间基准、动态时间戳及动态补偿技术，实现多模态信号毫秒级同步，提升沉浸感，借助跨平台协议适配与语义网技术，降低设备集成成本，融合联邦学习与边缘计算，强化数据隐私与系统鲁棒性，结合动态优先级调度与语义网技术，自适应优化复杂场景交互体验，为多领域提供核心技术支撑。

METHODS AND SYSTEMS FOR FIXED WING FLIGHT TO VERTICAL WING FLIGHT FOR LANDING AN AIRCRAFT

Resumen de: US2025198800A1

A system and method for landing an electric aircraft is provided. The system includes a controller, wherein the controller is communicatively connected to the sensor, wherein the controller is configured to, receive a plurality of measured flight data, determine a descent confirmation as a function of the plurality of measured flight data, generate a descent instruction set as a function of the descent confirmation and the plurality of measured flight data, wherein generating the descent instruction set further includes generating a transition instruction set, and transmit the descent instruction set to a plurality of flight components, wherein each flight component of the plurality of flight components are coupled to the electric aircraft.

METHOD FOR SETTING UP A FUZZING TEST FOR A FUZZ TARGET

Resumen de: US2025200406A1

A method for generating fuzz drivers for a fuzz setup. The method includes: inputting documentation of a fuzz target into a language understanding Artificial Intelligence (AI); generating, by the language understanding AI, Application Programming Interface (API) calls and their arguments from the documentation; generating at least one fuzz driver from the API calls and their arguments.

Feature Selection Method and System Based on Fuzzy Label Relaxation

Resumen de: US2025200407A1

The present disclosure provides a feature selection method based on fuzzy label relaxation, which comprises the following steps: (a) acquiring sample data, and performing feature extraction on the sample data to obtain a feature data matrix; (b) learning a fuzzy membership to obtain a fuzzy membership matrix; (c) performing soft relaxation on a label matrix with the fuzzy membership matrix, and constraining a feature selection matrix to be row sparse; and (d) based on the steps (b) and (c), obtaining an objective function of the feature selection based on label fuzzy relaxation, and solving the objective function. In addition, the present disclosure further provides a feature selection system based on label fuzzy relaxation.

极端灾害扰动下能源系统容量优化与移动资源时空解耦协同调度方法、系统、设备及介质

Resumen de: CN120163476A

本发明涉及能源调度技术领域，尤其涉及一种极端灾害扰动下能源系统容量优化与移动资源时空解耦协同调度方法、系统、设备及介质，其方法包括：根据极端灾害事件数据，联动设备故障概率和线路失效概率，并耦合负荷变化参数构成致灾响应数据库；将可再生能源出力波动及用户负荷需求偏差转换为模糊变量，结合致灾响应数据库建立容量配置优化模型生成多能互补容量配置；引入移动资源建立弹性提升调度模型，通过实施移动资源的受损路网拓扑重构、时空转移链建模及动作状态协同调控生成弹性提升方案。本发明通过致灾响应数据库驱动设备容量优化与移动资源动态调度的协同决策，实现了极端灾害事件下固定资源优化与移动资源灾后快速响应的双重弹性增益。

钻顶拉结合管道铺设智能施工方法及系统

Resumen de: CN120162918A

本申请涉及智能施工技术领域提供了钻顶拉结合管道铺设智能施工方法及系统，该方法包括：通过地质勘探装置获取管道铺设区域的地质勘探信息；基于管道铺设的初始设计路径在所述管道铺设区域内进行钻孔取样，得到钻孔取样数据信息；基于所述地质勘探信息和所述钻孔取样数据信息构建管道铺设区域的地质环境模型；基于预设的路径优化算法在所述地质环境模型中对所述初始设计路径进行优化，得到目标设计路径；基于所述目标设计路径和所述地质环境模型生成施工控制参数信息；基于所述目标设计路径与所述施工控制参数信息在所述管道铺设区域进行管道铺设。该方法有助于避免传统人工施工中因忽视地质条件带来的风险。

适配于网联机组集群的路线规划测评方法

Resumen de: CN120163509A

本发明实施例提供一种适配于网联机组集群的路线规划测评方法，包括以下步骤：构建集群协同数字孪生环境，动态优先级权重分配，多目标路径规划与冲突，多维性能评估，动态参数优化，通过上述测评方法实现任务紧急度保障与冲突消解效率的平衡，同时在实时检测冲突、动态调整权重与分布式协商间实现高效平衡，显著提升网联机组集群的协同安全性与任务保障能力，以及具有高动态适应性、测评维度多元能够对优先级保障与冲突解决效率的量化，场景覆盖广等特性。

一种基于模糊控制的纯电动轻卡集成式热管理方法

Resumen de: CN120156251A

本发明涉及一种基于模糊控制的纯电动轻卡集成式热管理方法，获取整车包含载荷的质量信息、车辆实际加速度及整车功率，并将质量信息、加速度和整车功率作为强度选择模糊控制器的输入，确定升温节奏，根据升温节奏确定升温指数；通过升温指数判断使用的热管理占空比所属输出挡位；在所属的挡位下，将驾驶室温度、电机系统温度、电池系统温度需求作为占空比输出模糊控制器的输入，确定输出占空比；将道路拥堵和红绿灯信息作为比例控制的模糊控制器的输入，输出对占空比调控的系数，将占空比输出模糊控制器的输出占空比做系数的调控，作为最终输出；增加热管理系统相应零部件使用寿命，降低能耗。

基于参数调节的变风量空调控制调节方法及系统

Resumen de: CN120160269A

本发明公开了基于参数调节的变风量空调控制调节方法及系统，涉及变风量空调调节技术领域，包括步骤五：根据各个使用分区分别对应的综合热舒度评价系数，判定得到各个使用分别属于的模糊集类型；步骤六：根据各个使用分别属于的模糊集类型，对使用分区以及其对应的直接关联分区和间接关联分区进行相应的控制操作，通过动态调整温度和风量，能够有效减少空调系统的能源浪费，尤其是在人员数量变化较大的区域，通过考虑人员数量、活动强度、热感温度等多种因素，系统能够根据实际需求动态调节空调系统的运行，提供更为精确的热舒适控制，避免了过冷或过热的问题，显著提高了用户的热舒适感。

基于深度学习的钢管混凝土节点安全状态评价方法

Resumen de: CN120144954A

本发明的基于深度学习的钢管混凝土节点安全状态评价方法：1、构建钢管混凝土节点的综合安全性评价指标；2、采集节点的动态性能数据，并去噪、归一化、特征提取处理，形成多维归一化时间序列数据；3、计算各指标的权重，并优化权重分配；4、将多维归一化时间序列数据输入深度学习模型，结合优化后的权重分配，进行模型训练、验证和优化，输出节点的初步综合安全性评分和长期性能预测结果；5、进一步综合评价节点的安全状态，确定最终的综合安全性评分，并划分等级制定相应的分级维护建议。6、动态预测节点的未来性能变化趋势，量化节点的疲劳寿命、裂纹扩展速率及材料劣化情况。本发明适用于钢管混凝土节点的动态安全性评价和长期性能预测。

一种牵制脉冲控制下T-S模糊部分耦合网络的分析方法

Resumen de: CN120146206A

本发明公开了一种牵制脉冲控制下T‑S模糊部分耦合网络的分析方法，属于动力学分析领域。首先给部分耦合网络添加T‑S模糊系统，然后在该网络模型中加入牵制脉冲控制器，确保网络达到全局一致稳定性。其次，通过重组法以及脉冲控制原理，构造出比较系统。最后，采用阶跃函数法分析该网络误差模型的稳定性过程，分析过程可以分为两部分，第一部分为单步阶跃函数，第二部分为多步阶跃函数。该方法不需要满足Lyapunov函数的单调性和连续性，极大地扩展了现有的Lyapunov稳定性方法。在阶跃函数的分析下，本发明最终给出一些新的准则确保满足牵制脉冲控制下T‑S模糊部分耦合网络的稳定性。

一种基于无人船与无人机协同的水上及水下地形测量方法

Resumen de: CN120141422A

本发明涉及地形测量技术领域，尤其涉及一种基于无人船与无人机协同的水上及水下地形测量方法。该方法包括以下步骤：获取无人船和无人机的平台参数数据；根据平台参数数据进行基于剩余电量、通信信号强度、续航能力和测量精度的异构化分组，并根据预设的水域测量任务序列确定协同编队方案，得到协同参数数据；获取测量区域环境数据；根据测量区域环境数据进行基于水域地形特征和环境复杂度的区域划分建模，并将协同参数数据应用于区域模型，得到测量区域拓扑模型。本发明将无人船作为移动充电平台，结合实时电量监测与对接充电机制，通过能量补给策略优化实现无人机的续航保障，确保任务的连续性与稳定性。

基于多模态数据融合的车辆故障检测方法、装置及设备

Resumen de: CN120145194A

本申请公开了一种基于多模态数据融合的车辆故障检测方法、装置及设备，获取目标车辆对应的车辆传感器数据、用户驾驶习惯数据以及环境信息数据；通过卷积神经网络对车辆传感器数据进行特征提取，得到第一特征数据；通过模糊逻辑算法对用户驾驶习惯数据进行处理，得到第二特征数据，以及对环境信息数据进行处理，得到第三特征数据；对第一特征数据、第二特征数据和第三特征数据进行卡尔曼滤波融合，得到综合特征数据；将综合特征数据输入到预先训练好的车辆故障检测模型中，通过车辆故障检测模型预测得到目标车辆对应的故障检测结果。本申请能够提高车辆故障检测的准确度和效率。本申请可广泛应用于车辆技术领域内。

一种高效节能型整装集成冷站智能管控系统及方法

Resumen de: CN120141008A

本发明公开了一种高效节能型整装集成冷站智能管控系统及方法，具体涉及冷站智能管控技术领域；通过在冷站系统中布置多个传感器，实时监测各组件的运行状态及外部环境变化，结合历史数据和外部环境信息，采用长短时记忆网络建立负荷波动预测模型，以精准预测负荷需求，并提前调整系统各组件的运行参数；同时，基于实时监测数据与负荷预测偏差，利用模糊逻辑对冷站系统进行动态优化，从而平衡设备响应速度与节能效率；通过机器学习模型对系统进行异常检测，及时发现潜在故障风险并发出预警；系统能够在负荷波动时快速、精确地调整运行状态，提升冷站系统的稳定性、能效和故障预防能力，显著提高整体运行效率与节能效果。

基于工贸企业监测数据的安全生产风险研判方法及设备

Resumen de: CN120146556A

本发明公开了基于工贸企业监测数据的安全生产风险研判方法，获取工贸企业的设备运行状态实时数据；建立指标集与综合安全评价集间的模糊关系；建立指标集与综合安全评价集间的模糊关系，获得每个监测时间段对应的指标集的各个指标的报警等级，构建归一化模糊评价矩阵；计算的工贸企业的综合评价集合；确定各个工贸企业风险综合评价等级对应的评分范围；获得工贸企业风险综合评价等级的评分。本发明对工贸企业的设备运行状态实时数据进行建立监测数据风险等级模糊数学模型，实现工贸企业风险综合评价等级的动态研判。进一步提高企业风险管控能力，为企业生产提供了针对性建议的保证。

一种自动化饲料生产调控方法及系统

Resumen de: CN120143758A

本发明涉及自动饲料分配技术领域，具体为一种自动化饲料生产调控方法及系统，包括以下步骤：收集健康和生长速率数据录入数据流，调整动态贝叶斯网络节点数量和连接方式，分析实时数据调整学习率和转移概率，建立预测误差匹配反馈机制，提取关键指标通过模糊逻辑控制器生成分配指令，调整饲料配比平衡成本营养和环境影响，得到优化配置结果。本发明中，通过综合利用健康和生长数据，使饲料投喂更加个性化和精确，实时分析与优化反馈机制确保饲料配比实时响应动物的具体营养需求，从而降低资源浪费并增强动物健康成长，利用模糊逻辑对投喂指令进行精细调控，适应动物生长的不同阶段，采用粒子群优化算法对成本、营养与环境影响进行平衡。

一种基于虚拟现实与共识模型的建筑设计协同方法及系统

Resumen de: CN120145495A

本发明涉及建筑环境设计技术领域，尤其是指一种基于虚拟现实与共识模型的建筑设计协同方法及系统，包括：根据各利益相关者的偏好态度构建模糊决策矩阵，并利用偏好关系隶属函数计算各利益相关者的互补偏好关系，进而计算各利益相关者与群体之间的偏好相似度与偏好接近度，得到当前各利益相关者的共识度；当所有利益相关者的共识度大于等于最低满意阈值时，输出目标设计方案；当存在利益相关者的共识度小于最低满意阈值时，利用自动反馈机制生成修改建议。本发明利用虚拟现实技术消除潜在的错误或冲突，能够促进有效的合作和谈判，促进开发可接受的建筑环境设计，提高协作设计结果的效率和质量。

一种渔业海钓资源评估方法、装置、电子设备及存储介质

Resumen de: CN120146538A

本发明公开了一种渔业海钓资源评估方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取待评估的目标海域的多维度数据资料；在每个维度的数据资料确定多个评价因子；基于多维度数据资料及其对应的评价因子构建得到渔业海钓资源评估的层次结构模型；基于层次结构模型，通过层次分析法确定每个维度的数据资料及其对应的评价因子的指标权重；基于评价因子结合预设的评语集，通过模糊映射表示构建得到模糊关系矩阵；根据指标权重和模糊关系矩阵进行模糊合成运算，得到模糊综合评价结果；基于模糊综合评价结果确定目标海域的最终评价结果。本发明能够准确实现渔业海钓资源评估，可广泛应用于渔业资源评估技术领域。

SYSTEM AND METHOD FOR FUZZY LOGIC BASED MODEL RISK MANAGEMENT

Nº publicación: US2025190827A1 12/06/2025

Solicitante:

FAIRLY AI INC [CA]
FAIRLY AI INC

Resumen de: US2025190827A1

Embodiments herein generally relate to a system and method for model risk management (MRM) of an artificial intelligence (AI) or machine learning (ML) model. In at least one example, the system comprises: an AI validation system (AIVS) comprising validation processing subsystems, which comprise a fuzzy logic controller (FLC) to implement a fuzzy logic MRM program associated with the AI/ML model. Validation devices are communicatively coupled to the validation processing subsystems and FLC. The FLC receives metadata related to risk management inputs and outputs for the fuzzy logic MRM program. The metadata is received, and a rule base is created. The MRM program receives the inputs from the validation devices, pre-processes the inputs, and fuzzifies the pre-processed inputs. Rules in the rule base are executed using the fuzzified inputs to calculate rule consequent values, which are aggregated. An output fuzzy state is assigned, and actions are performed based on the assigning.