Alerta

一种企业数字化转型评价方法与终端

Resumen de: CN119990856A

本发明的一种企业数字化转型评价方法与终端，基于平衡计分卡法，建立多维评价指标系统；向企业数据库获取企业历史数据，通过信息贡献率计算对多维评价指标系统的树形数据结构中的评价指标进行筛选，形成待评价指标系统；对于待评价指标系统中的各项评价指标，生成包含目标层、准则层、方案层的层次结构模型，利用层次分析法计算指标权重；根据企业历史数据，基于模糊综合评价法确定企业数字化转型评价等级；本发明结合平衡计分卡、层次分析法和模糊综合评价法，通过构建多维度评价指标系统，对电网企业的数字化转型进行综合评价；克服了传统层次分析法的缺点，并借助模糊综合评价法，提高评价的适应性和准确性。

考虑失效模式相互关系及主观因素的改进FMEA方法及分析评价系统

Resumen de: CN119963015A

本发明提供了一种考虑失效模式相互关系及主观因素的改进FMEA方法及分析评价系统，该方法包括：获取待分析系统的潜在失效模式的评分结果；基于三角模糊层次分析法确定风险因子S、O、D的主观权重，基于标准离差法和梯形模糊数确定风险因子S、O、D的客观权重，并根据主观权重和客观权重，采用综合赋权法得到风险因子S、O、D的综合权重wj；根据基于熵权法改进的TODIM法，确定每个潜在失效模式所对应的综合排序值Rp，并根据综合排序值Rp对潜在失效模式进行排序；根据W‑RPN和综合排序值Rp，利用二分K‑means聚类方法对潜在失效模式进行聚类分析，为每个潜在失效模式制定相应的预防与应对措施。

一种基于模糊逻辑的单自由度风洞动态试验数据分析方法

Resumen de: CN119958806A

本发明公开了一种基于模糊逻辑的单自由度风洞动态试验数据分析方法，首先利用地面振荡试验数据通过模糊逻辑算法建立非定常气动模型，然后将风洞试验数据中的滚转角数据和法向力数据输入非定常气动模型，获得风洞试验时的系统摩擦力矩，评估轴承摩擦对试验现象的影响；本发明能够从试验数据中分离出支撑系统摩擦力矩的动态变化过程，特别适用于系统摩擦力不可忽略的风洞试验数据分析。

一种基于改进A*与DWA算法融合的无人车路径规划方法

Resumen de: CN119958585A

本发明提供一种基于改进A*与DWA算法融合的无人车路径规划方法，在A*算法启发函数的估计代价值中引入动态权重系数w(n)，并改进搜索策略，提高路径规划算法搜索效率。在全局路径规划的基础上引入改进的DWA算法，在路径评价函数的方位角评价函数前加入障碍物疏密的权重系数。新增搜索方向为M9M10，M11M12，M13M14，M15M16 4组中的一组，以起点为原点建立坐标系，先判断目标点所处的象限，10向的5×5搜索邻域，再进行方向搜索，以减少大量的冗余节点。引入自适应系数的概念，跟据无人车周围障碍物情况对权重因子γκ进行模糊动态调整，设计模糊控制规则，距离机器人最近的障碍物远大于安全距离时，增大速度权重因子，以获取最大的安全速度。

一种极薄煤层液压支架定位方法及系统

Resumen de: CN119961826A

一种极薄煤层液压支架定位方法及系统，涉及煤炭开采技术领域，步骤s1：获取液压支架的动作时序序列、状态数据和环境数据以及极薄煤层的地质信息；步骤s2：对液压支架的状态数据进行实时监控，根据监控结果生成异常警报信号或进行步骤s3操作；步骤s3：构建状态预估模型，对当前采集周期的状态数据进行状态预估；步骤s4：根据状态预估结果进行自适应控制操作，进行模糊综合评价，获取当前采集周期的最佳动作时序序列。本发明不仅提高了液压支架的工作效率和安全性，而且增强了其在复杂多变的极薄煤层开采环境中的适应能力。

Risk evaluation system of marine engine system

Resumen de: KR20250064383A

본 발명은 해상용 엔진에 대한 위험도 평가 시스템에 관한 것이다. 상세하게는, 주관적인 평가로 인해 불확실성이 높은 기존의 위험성 평가 기법인 HAZOP 기법을 보완하여 객관적인 위험성 평가를 수행할 수 있는 해상용 엔진에 대한 위험도 평가 시스템을 제공함에 있다. 특히, HAZOP 기법과 퍼지 이론을 결합하여, 새롭게 개발되고 있는 안전 규정이 미비한 해상용 엔진 시스템에 대한 효율적인 안전 운용 기준을 마련할 수 있는 해상용 엔진에 대한 위험도 평가 시스템을 제공할 수 있는 기술에 관한 것이다.

一种硫酸钾镁协同施用机理优化方法

Resumen de: CN119963364A

本发明公开了一种硫酸钾镁协同施用机理优化方法，涉及智能农业施肥控制领域。本发明提通过实时采集沃柑的果实增重率和根系分布深度等生长特征参数，结合T‑S模糊模型对施肥量进行计算和动态调整，使施肥量能够精准匹配作物的生长需求，避免过度施肥或施肥不足。

基于模糊逻辑理论的区域电网灵活性评估方法

Resumen de: CN119965835A

本发明属于电网运行与控制技术领域，尤其涉及一种基于模糊逻辑理论的区域电网灵活性评估方法。其能够更好地应对区域电网中负荷波动、新能源波动等不确定性因素，避免了传统方法对不确定因素处理不足的问题，提供了更为精准的电网灵活性评估。包括：S1、建立区域电网灵活性供需平衡分析模型，选取负荷波动、新能源波动、常规机组出力、储能出力作为输入变量；S2、通过制定“如果‑则”规则对输入变量的模糊集合进行推理；S3、应用模糊推理方法计算各输入变量的隶属度，并将推理结果转换为表示灵活性供需匹配水平的模糊集合；S4、对模糊推理得到的结果实施去模糊化。S5、动态调整模糊规则库，并验证该方法。

UNFALLSCHWERE-ABSCHÄTZUNGSSYSTEM FÜR EIN FAHRZEUG

Resumen de: DE102023136826A1

Ein Unfallschwere-Abschätzungssystem zum Abschätzen der Schwere eines Unfalls für ein Fahrzeug umfasst ein oder mehrere Mikrofone, die eine Vielzahl von audio-basierten Eingängen erfassen, die verbale und nonverbale Geräusche angeben, die von einem oder mehreren Insassen des Fahrzeugs abgegeben werden. Das Unfallschwere-Abschätzungssystem umfasst auch ein Vision-System, das eine Vielzahl von vision-basierten Eingängen erfasst, die Bilddaten darstellen, die auf die Insassen hinweisen, ein bewegungsbasiertes Eingabesystem, das eine Vielzahl von bewegungsbasierten Eingaben erfasst, die auf die Bewegung des Fahrzeugs während des Unfalls hinweisen, ein System für thermische Vorfälle, das eine Vielzahl von thermischen Eingängen erfasst, die auf thermische Ereignisse innerhalb des Fahrzeugs hinweisen, ein Antriebssystem, das einen zustandsbasierten Eingang des Antriebssystems des Fahrzeugs bereitstellt, und ein oder mehrere Steuerungen.

METHODS AND SYSTEMS FOR INDIVIDUALIZED CONTENT MEDIA DELIVERY

Resumen de: US2025147589A1

Aspects relate to systems and methods for individualized content media delivery. An exemplary system includes a sensor configured to detect a biofeedback signal as a function of a biofeedback of a user, a display configured to present content to the user, and a computing device configured to control an environmental parameter for an environment surrounding the user as a function of the biofeedback signal, wherein controlling the environmental parameter additionally includes generating an environmental machine-learning model as a function of an environmental machine-learning algorithm, training the environmental machine-learning model as a function of an environmental training set, wherein the environmental training set comprises biofeedback inputs correlated to environmental parameter outputs and generating the environmental parameter as a function of the biofeedback signal and the environmental machine-learning model.

ARTIFICIAL INTELLIGENCE BASED TRANSACTIONS CONTEXTUALIZATION PLATFORM

Resumen de: US2025148515A1

A data analytics and contextualization platform instance acquires an input dataset. Using fuzzy logic, the platform generates a set of contextual items based on the unstructured textual data. Items in the input dataset are labeled using contextual items. Using a labeled particular item, a set of entity behavior maps can be generated to include one or more features selected based on a first particular label of the particular item. One or more AI/ML modeling operations can be selected based on a type of the entity behavior map and performed for items in the entity behavior map. A particular first subset of AI/ML modeling operations can be performed, using a particular contextual item as a trigger, in parallel relative to a particular second subset of AI/ML modeling operations. The entity behavior map, which can be populated using outputs of the AI/ML operations, can be transmitted to a target computing system.

SERVER HARDWARE EXCEPTION EARLY WARNING METHOD AND APPARATUS, DEVICE AND STORAGE MEDIUM

Nº publicación: WO2025091797A1 08/05/2025

Solicitante:

SUZHOU METABRAIN INTELLIGENT TECH CO LTD [CN]
\u82CF\u5DDE\u5143\u8111\u667A\u80FD\u79D1\u6280\u6709\u9650\u516C\u53F8

Resumen de: WO2025091797A1

The present invention relates to the technical field of computers, in particular to a server hardware exception early warning method and apparatus, a device and a storage medium, aiming to improve the accuracy and efficiency of server underlying hardware fault early warning. The method comprises: separately inputting a processing information amount change rate data and end current change rate data of each hardware on a server in a preset time period into a pre-trained fuzzy reasoning model, the fuzzy reasoning model being obtained by training on the basis of a hybrid metaheuristic optimization algorithm (S31); the fuzzy reasoning model obtaining a predicted temperature value of the hardware on the basis of the processing information amount change rate data and the end current change rate data (S32); when the difference between the predicted temperature value and an actual temperature value of the hardware is greater than a preset temperature difference threshold, marking the hardware as abnormal hardware (S33); and generating early warning information corresponding to the abnormal hardware (S34).