更新时间：2026-08-15 00:02:09
已登记
详细信息
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知识产权名称
智慧机械制造业噪音源多目标识别分类数据
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登记编号
DIP2024000017098
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申请人
嘉兴融声科技有限公司
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登记类型
首次登记
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登记有效期
3年
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申请时间
2024-11-27 16:55:54
详细信息
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所属行业
信息传输、软件和信息技术服务业
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交易状态
待交易
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数据规模
501
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更新频次
按需更新
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应用场景
为了降低机械制造工业作业场景的噪声污染，优化人员作业的环境状态，我们通过CATBoost多目标分类算法进行不同噪音源进行检测分析，从而根据不同噪音的特性进行多目标分类，通过此操作，可以帮助我们筛选出高噪音污染性的运行设备，紧接着再做进一步的环境噪音优化，从而大大提高了从业人员在工作环境的舒适度。
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算法规则简要说明
1.数据搜集：收集机械制造作业场景的声学信号数据，并将其作为特征变量。同时，收集对应噪音源的器件数据，并将其作为分类的目标变量。2.预处理：利用归一化公式x=（xi-min）/（max-min）；其中xi是样本字段中第i条数据，x是归一化后的值；并且利用同类均值插补法进行缺失值补充，首先用层次聚类模型预测缺失变量的类型，再以该类型的均值插补。3.数据分析：由于不同设备的声源信息不同，因此我们将他们每个频率的最大值和最小值都搜集出来，紧接着将最大值中最大的那个值作为上限，最小值中最小的那个值作为下限，因此构造出了频率值区间，将区间内的所有值平均分成[0，4000]、[4000，8000]、[8000，12000]、[12000，16000]、[16000，20000]这5类，记为A,B,C,D,E字母，其他数据字段如：声压级、持时、尖锐度、响度的值也同理进行一样的操作，紧接着根据采集到的设备信息，我们可以将它的各个信息值对标字母类别，最后再将各个转换为字母类别的信息按顺序串成一段字母(如：CBAAE对应的就是电锯Electric Saw),最后我们将该字母串导入到交互式文本框中，它就会反馈出对应的声源类别，其中交互式文本框的制作流程如下：首先根据每一个设备信息的上下限确定好可能存在的数字类别，紧接着将所有可能的字母类别进行串联，最终出现了所有属于该设备的字母串类型，最后将这些字母串导入到交互式系统中（也就是所谓的穷举法）。
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更新频次
按需更新
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存证平台
浙江省知识产权区块链公共存证平台
