Alerta

卷烟工厂设备控制系统风险管控方法、系统及存储介质

Resumen de: CN121998413A

本发明涉及工厂设备管理领域，具体地涉及一种适用于卷烟工厂设备控制系统的风险管控方法、系统及存储介质，包括：获取风险模式集；基于改进模糊层次分析法对风险模式集中的每项指标的评分进行分析，以获取主观权重向量；对风险模式集中的每项指标的评分进行规范化和去模糊化处理，以获取客观权重向量；根据主观权重向量和客观权重向量获取复合权重向量；根据复合权重向量获取每个风险模式的相对贴近度并进行排序，以获取风险排序结果；根据风险排序结果，制定预防性维护策略或管理措施。本发明通过德尔菲共识、全流程模糊和动态组合赋权方法组合，实现了设备风险的精准分级，在复杂工业环境下显著提升了评估结果的权威性、鲁棒性与管控实用性。

基于模糊加权与动态聚类的联邦学习全局模型训练方法

Resumen de: CN121998038A

本发明属于模型训练技术领域，具体涉及基于模糊加权与动态聚类的联邦学习全局模型训练方法，步骤包括客户端本地训练与信息上报、频域特征提取、特征归一化与联合向量构造、动态聚类数量确定与划分、组内模糊加权聚合、组间模糊加权聚合、权重下限保护、学习率调度和全局模型评估与终止。本发明通过在联邦学习中引入基于训练损失、模型参数频域特征及类别熵的多模态联合表征，并构建动态聚类与双层模糊加权聚合机制，使全局模型在非独立同分布环境下获得显著更高的稳定性、精度与泛化能力。通过联合使用损失、频域统计量和类别熵，能够更准确地刻画客户端之间在数据分布、训练过程及模型更新结构上的异质性。

一种云环境下群智驱动的产品形态设计多属性决策方法

Resumen de: CN121998442A

一种云环境下群智驱动的产品形态设计多属性决策方法，利用毕达哥拉斯犹豫模糊集对定性的产品属性进行量化计算，建立产品形态设计方案的多属性评价体系；在专家决策方面建立基于专家知识的灰关联系数决策矩阵，以多准则妥协解排序法和改进密切值法计算基备选方案的总体得分；用户决策方面通过计算用户评价矩阵间的相似度获取用户权重，并采用逼近理想解排序法计算基于用户偏好的产品形态方案分值；通过聚合专家评价值和用户偏好值实现产品形态设计方案的优选；应用案例说明所提方法的有效性与可行性；该方法通过发挥云平台中海量、多元的群智个体优势，集中不同领域背景和角色的大众参与到产品形态设计方案的决策中，以提高决策的全面性与准确性。

SYSTEMS AND METHODS FOR GENERATING A FILTERED DATA SET

Resumen de: US20260129104A1

The present disclosure relates to generating a filtered data set. Data from a plurality of systems of record of a plurality of data source providers may be accessed. A master data set generated using the data accessed from the plurality of systems of record may be maintained. Restriction policies including one or more rules for restricting sharing of data may be maintained. A filtered data set may be generated for a data source provider responsive to an application of restriction policies of other data source providers to the master data set. The filtered data set may be provisioned.

System and Methods of Training and Operation for a General Artificial Intelligence System for Data Generation

Resumen de: US20260127493A1

An artificial intelligence system which, when trained on sample data, may be used to subsequently generate data of arbitrary structure, such as image, geometry, musical or decision logic structures, in a rule based and statistically abiding manner. A method for training the system on sample data is presented, and a method for employing the system for the generation of data when provided additional input data is presented. The produced data is generated by creating a set of valid values with assigned statistical probabilities and reduced to a single value by an arbitrary choosing function. The system and methods are particularly useful for rule-based generation in resource and training data constrained environments requiring rule-abiding dynamic generation solutions.

Predicting Process Control Parameters for Fabricating an Object Using Deposition

Resumen de: US20260126777A1

0000 Process control parameters are predicted to fabricate an object using deposition. An input design geometry is provided for the object. A training data set includes past post-build physical inspection data for a plurality of objects that comprise at least one object that is different from the object to be physically fabricated; and training data generated through a repetitive process of randomly choosing values for each of multiple process control parameters and scoring adjustments to the multiple process control parameters as leading to either undesirable or desirable outcomes, the outcomes based respectively on the presence or absence of defects detected in a fabricated object arising from the process control parameter adjustments. A machine learning algorithm is trained using the provided training data set and a predicted optimal set of the multiple process control parameters is generated for initiating and performing the deposition process to fabricate the object.

基于数据模糊混合建模的安全性影响评估方法及装置

Resumen de: CN121983979A

本说明书实施例提供基于数据模糊混合建模的安全性影响评估方法及装置，其中方法包括：对站用电系统负荷特性进行分析，确定分析结果；基于分析结果构建典型站用电系统非全相取能下三相潮流模型；基于三相潮流模型构建站用电系统非平衡潮流三相不平衡度解析式；基于三相潮流模型构建站用电系统多维安全性评估指标；基于三相不平衡度解析式和安全性评估指标构建数据‑模糊混合建模下站用电非平衡潮流对系统安全性影响评估模型；基于站用电系统参数及安全性影响评估模型生成评估模型，并基于评估模型确定评估结果。实现了较为准确的多维评估站用电非平衡潮流对系统安全性的影响，可为站用电系统的不平衡取能治理提指导。

多模式耦合工业园区能源的管理分配方法、系统

Resumen de: CN121984052A

本发明公开了多模式耦合工业园区能源的管理分配方法、系统，属于电力系统运行与控制技术领域，包括采集工业园区内源网荷储充放全要素的运行状态数据，利用非介入式负荷辨识算法识别设备类型及实时状态，输入长短期记忆网络预测光伏功率和总负荷，经模糊推理输出最大可中断负荷容量，以直流母线电压为约束计算功率互济参考值，求解基于二次规划算法的协同优化模型，输出最优控制向量驱动可调节设备及柔性互联换流器。本发明通过依据设备类型自适应调整PID控制参数，补偿了工业负荷响应滞后，利用低压柔性直流互联系统执行功率互济，消除了台区功率不平衡度并抑制了电压偏差，实现了工业园区源网荷储充放全要素的协同优化与精准分配。

一种基于条件锐化协同过滤的图书馆图书个性化推荐方法及系统

Resumen de: CN121980090A

本发明涉及一种基于条件锐化协同过滤的图书馆图书个性化推荐方法及系统，属于数据处理及信息推荐技术领域。所述方法包括：根据获取的图书馆用户的历史借阅记录构建用户‑图书交互矩阵，从而构建协同信号矩阵并归一化后进行线性加权融合，得到初始指导矩阵；对初始指导矩阵进行探索性重塑，得到重塑后的指导矩阵；对用户‑图书交互矩阵进行模糊处理，生成基础偏好矩阵；基于重塑后的指导矩阵对基础偏好矩阵进行锐化处理，得到图书推荐分数矩阵，以基于所述图书推荐分数矩阵向用户进行个性化推荐。旨在解决现有技术因易导致推荐结果过度集中于用户已知兴趣领域，从而产生信息茧房效应，限制了推荐结果新颖性与多样性的技术问题。

一种用于加氢站设施选址的分布式鲁棒优化方法

Resumen de: CN121981772A

本发明公开了一种用于加氢站设施选址的分布式鲁棒优化方法，包括：1）以最小化氢能基础设施成本与运输成本最低为目标，构建加氢站设施选址的随机规划模型以及相应的约束条件；2）对氢气需求量和管道中断两类随机变量的概率分布，构建不确定性模糊集；3）对于不确定性模糊集采用分布式鲁棒优化方法限制场景的概率分布，建立分布式鲁棒优化模型；4）采用线性规划、整数规划的数学方法，将模型转化为主问题与子问题；采用列与约束生成算法进行求解，即可得到加氢站设施选址的位置。本发明的方法能够对加氢站选址模型进行有效的求解，降低综合成本。

一种配电网新能源-储能规划方案评估方法、装置和存储介质

Resumen de: CN121981590A

本发明属于配电网方案规划技术领域，具体涉及一种配电网新能源‑储能规划方案评估方法、装置和存储介质。首先构建三层评价指标体系，基于该三层评价指标体系采用层次分析法得到各指标的权重；然后针对待评价的多组方案，获取各方案在多个不同场景下的指标值，得到与场景个数相同的指标值矩阵；根据各指标的权重向量和所述指标值矩阵，基于模糊综合方法得到各场景下每个方案的优劣度；最后将每个场景的发生概率作为权重对各场景下某一方案的优劣度进行加权求和从而得到该某一方案的综合优劣度。本发明不仅保留了AHP和模糊综合评价在系统量化分析的优势，还通过概率性场景集成增强了评估结果的鲁棒性和实用性，为配电网规划决策提供了更科学的依据。

一种对用电数据进行模糊聚类的商业虚拟集群识别方法

Resumen de: CN121981765A

本发明公开了一种对用电数据进行模糊聚类的商业虚拟集群识别方法，属于电力系统智能调控技术领域。所述方法包括：基于滚动窗口尺寸，从处理后的用电数据中提取负荷向量；对全部商业用户的负荷向量进行模糊聚类，得到模糊聚类的结果；基于各商业用户的模糊隶属矩阵对各商业用户对应的虚拟集群进行调整，确定调整后的虚拟集群对应的虚拟簇心负荷向量，基于虚拟簇心负荷向量绘制负荷曲线，负荷曲线作为调整后的该虚拟集群的负荷模式；对调整后的各虚拟集群进行评估，并在评估通过时输出调整后的虚拟集群对应的负荷模式；对调整后的各虚拟集群基于对应的负荷模式进行电力调度。本发明适用于大规模商业负荷数据的智能聚合与动态分类场景。

基于改进动态指标权重的调相机状态评价方法及系统

Resumen de: CN121980299A

本发明公开了一种基于改进动态指标权重的调相机状态评价方法及系统，方法包括步骤：构建调相机运行状态评价指标体系；所述指标体系包括稳态量评价指标和动态量评价指标；基于层次分析法计算各指标的固定权重；基于偏导变异系数法计算各指标的动态权重；结合固定权重和动态权重，计算各指标的综合权重向量；基于调相机运行状态的标准限值，对各指标进行归一化计算，得到归一化值；基于各指标的归一化值，结合实际工况计算各指标的隶属度；基于综合权重向量和隶属度，使用模糊综合评价方法，计算调相机运行状态的评估结果。本发明具有评价精度高等优点。

一种肛肠患者康复依从性自动评分方法及系统

Resumen de: CN121983319A

本发明属于医疗信息化技术领域，具体公开了一种肛肠患者康复依从性自动评分方法及系统，其中方法包括：通过部署于患者康复环境中的多元传感采集终端，获取患者主动参与下的多维康复行为原始数据；所述多维康复行为原始数据包括坐浴行为参数、盆底肌功能锻炼参数、用药执行参数以及膳食结构图像数据；将所述多维康复行为原始数据上传至边缘计算网关，通过预设的信号处理算法对所述原始数据进行清洗与特征提取，构建康复行为时空特征向量；本发明目的是解决了现有技术中肛肠术后康复依从性评估依赖患者主观陈述导致数据失真、监测离散化无法连续、忽视个体差异导致评分不公、以及缺乏实时预警干预能力的技术问题。

一种用于电网广域保护的暂态电能质量检测方法

Resumen de: CN121955548A

本发明公开了一种用于电网广域保护的暂态电能质量检测方法，步骤包括：获取包含基波、谐波、间谐波和衰减直流分量的故障信号；进行频谱估计得到模糊的衰减直流分量的估计值，建立指数函数模型迭代计算重构衰减直流分量，求解最小二乘问题将与模糊的衰减直流分量之间误差最小的重构衰减直流分量作为最终估计并从故障信号中剔除；对剔除衰减直流分量的故障信号重构泰勒傅里叶多频模型来改变频率分辨率，然后将动态相量估计问题转化为求解压缩感知问题，最后使用改进的稀疏度自适应的匹配追踪算法求解得到相量、频率和频率变化率的估计值。本发明能快速估计衰减直流分量并在故障发生后极短的时间窗内计算出准确的电压和电流相量。

配电网系统承载能力评估方法、装置、介质及设备

Resumen de: CN121961317A

本申请公开了一种配电网系统承载能力评估方法、装置、介质及设备，其中方法包括：基于目标配电网系统中待接入新能源系统的目标接入方案，分别计算同一采样时刻下、若干评价指标的第一指标值；基于各评价指标的第一指标值，分别对任意两个评价指标的重要程度进行模糊判断，确定各评价指标的目标主观权重；针对各评价指标所属的评价维度，分别对任意两个评价维度的重要程度进行模糊判断，确定各评价维度的目标主观权重；至少基于各所述评价指标的目标主观权重、各评价指标所属的评价维度的目标主观权重及各评价指标的第一指标值，确定目标接入方案的评分，以获得目标配电网系统承载能力的评估结果。本申请能实现配电网系统承载能力的精准评估。

电力智能训推一体机平台

Resumen de: CN121959018A

本发明提供电力智能训推一体机平台，涉及电力AI训推一体化技术领域，包括数据采集单元，用于通过多模态数据采集模块采集电力设备原始运行数据集；数据处理单元，用于对原始运行数据集进行处理，输出电力设备结构化训练数据集与实时推理数据集；指令生成单元，用于基于数据集对改进型深度回声状态网络训推引擎进行训练与推理，生成电力设备运行状态评估结果及运行控制指令；设备调控单元，用于通过可视化数据交互模块展示运行状态评估结果，并基于通信链路将运行控制指令传输至控制终端，完成闭环调控，从而可以实现训推一体化高效协同，降低开发门槛，提升算力利用率与运维效率，支撑电力核心业务智能化升级，增强应用稳定性与可靠性。

一种结合多物理场反演与图神经网络的变压器评估方法及系统

Resumen de: CN121958960A

本发明公开了一种结合多物理场反演与图神经网络的变压器评估方法及系统，其中方法包括：获取变压器的外部监测数据，基于所述外部监测数据建立多维时间序列；通过多物理场快速计算模型，获取与所述多维时间序列对应的内部响应数据；建立变压器的内部监测数量与所述内部响应数据的映射关系，基于确定的目标函数与所述映射关系，对所述多物理场快速计算模型的参数进行修正；基于修正后的所述多物理场快速计算模型，获取与所述多维时间序列对应的修正内部响应数据；通过状态评估模型基于所述外部监测数据以及所述修正内部响应数据，对变压器的状态进行评估，获取评估结论。

基于知识图谱的面向基层医疗常见病的智能辅助诊疗系统

Resumen de: CN121964116A

本发明公开了基于知识图谱的面向基层医疗常见病的智能辅助诊疗系统，涉及医疗保健信息学技术领域，包括以下步骤：步骤1：获取患者的病历文本，以患者要素锚定节点集合为起点执行子图遍历提取候选诊疗子图；步骤2：从候选诊疗子图中提取患者观测事实和诊断知识事实构成诊断逻辑事实集合，按综合证据强度降序排列构成候选疾病推理结果；步骤3：将临床诊疗路径规范编码为模糊Petri网，汇总生成智能辅助诊疗结果。本发明将逻辑推理的可解释性、语义嵌入的模糊匹配能力和模糊Petri网的差异化路径约束有机融合，能够在基层医疗诊断证据不完全充分的条件下提供规范化且可解释的智能辅助诊疗结果。

一种基于多因素评价指标的含能化合物综合性能评估方法

Resumen de: CN121963942A

一种基于多因素评价指标的含能化合物综合性能评估方法，属于含能材料性能评估领域。本发明实现方法为：考虑“安全‑能量‑释能‑推广‑应用”的全链条性能逻辑，基于多个可量化因素构建含能化合物综合性能评价体系；基于上述综合性能评价体系建立含能化合物性能数据库，结合数据分布情况，采用层次分析法和熵权法相结合的方法确定指标的综合权重；对于选定的含能化合物，根据最大隶属度原则，确定评价指标的性能等级，形成任意指标的评价集合，通过确定各子系统的模糊综合评估结果得到总评价矩阵；根据总评价矩阵，建立基于模糊综合评价的含能化合物综合性能评估方法，为含能化合物的定向设计、高通量筛选、综合性能定量评估提供依据。

猪细菌病防控决策支持系统及优化方法

Resumen de: CN121964183A

本发明公开了一种猪细菌病防控决策支持系统及优化方法，具体涉及猪细菌病防控技术领域，该系统具体包括以下模块：数据采集模块，病原分析模块，预测预警模块，决策控制模块，执行模块，自适应优化模块。本发明通过数据采集模块实时精准捕捉环境与猪群健康微变化，结合病原分析模块的动态匹配与参数修正，构建细菌生长环境的“动态指纹”模型；预测预警模块基于LSTM与随机森林算法，实现48小时风险等级预测，并通过风险映射生成“防控策略矩阵”；自适应优化模块通过强化学习持续迭代策略，为猪场提供低成本、高效率的细菌病防控解决方案。

一种单晶组件光伏电站发电数据监测分析系统

Resumen de: CN121965999A

本发明属于光伏电站发电技术领域，具体的说是一种单晶组件光伏电站发电数据监测分析系统，包括：多模态感知采集与实时分析层，部署于单晶组件表面、接线盒及电站周边关键区域，基于监测分析输出的多模态特征数据，构建组件级多物理场耦合模型，所述模型融合方法包括以下步骤：自适应调整对应区域的监测采集频率，在故障潜伏期聚焦关键数据采集，在组件状态稳定时保持常规监测强度。同时，碳流监测分析赋能的协同控制模块基于动态优化结果生成精准控制指令，解决了传统系统监测与分析单向开环、采集策略僵化的问题，既提升了故障诊断的针对性，又降低了不必要的监测资源消耗，系统监测能效提升≥40%。

基于大模型的交互方法、训练大模型的方法及智能体

Resumen de: CN121958499A

本公开提供了基于大模型的交互方法、训练大模型的方法及智能体，涉及人工智能技术领域，尤其涉及大模型、智慧医疗、计算机视觉、智能交通等技术领域。基于大模型的交互方法包括：接收目标对象的输入信息；利用大模型根据输入信息执行目标任务，生成回复文本，其中，大模型对与输入信息相关的语义特征进行语义风险检测，得到风险检测结果，风险检测结果表征与回复文本相关的语义违规风险，利用大模型中与风险检测结果相匹配的目标专家网络根据语义特征执行目标任务；以及向目标对象推送回复文本。

一种基于财政数据为贷款产品增信的方法

Resumen de: CN121961712A

本发明涉及金融科技与大数据处理技术领域，公开了一种基于财政数据为贷款产品增信的方法，该方法包括：建立直连通道获取并清洗企业原始财政数据，得到多模态基础数据；提取数值、文本及时间序列特征，构建财政异质图并利用异质图注意力网络提取图嵌入特征及社群同质性指标；融合特征后输入多模态深度森林模型输出动态趋势评分；构建强化学习环境，基于对抗扰动边界寻优获取权重并计算鲁棒模糊评价评分；基于行业权重融合生成最终增信评分。本发明实现了数据合规清洗与多模态全景画像，结合强化学习对抗优化机制，解决了评估维度单一与鲁棒性差的问题，大幅提升了增信精准度。

APPARATUSES AND METHODS FOR INDIVIDUALIZED POLYGRAPH TESTING

Nº publicación: US20260114767A1 30/04/2026

Solicitante:

GMECI LLC [US]
GMECI, LLC

Resumen de: US20260114767A1

Aspects relate to apparatuses and methods for individualized polygraph testing. The apparatus including at least an interface configured to communicate questions to the user, at least a sensor configured to detect biofeedback signals as a function of a biofeedback of a user, wherein the biofeedback is associated with at least an answer to at least a question, and at least a computing device including at least a processor and a memory communicatively connected to the at least a processor, the memory containing instructions configuring the at least a processor to receive the biofeedback signals, generate a user state classifier, train the user state classifier as a function of a user state training set, wherein the user state training set includes biofeedback signals correlated to answers of known veracity, and classifying a biofeedback signal of the biofeedback signals to a user state as a function of the user state classifier.