专利分析[用于确定文档的含义以使文档和内容匹配的方法和系统]

本文介绍了一种文档分析技术,通过对文档进行分段并提取各段落的主题意义,来确定整个文档的核心内容。这种方法有助于精准定位文档的主旨,并能有效应用于去除无关内容如广告等,从而提高文档分析的准确性。

     首先该专利表述了这么以下几个基本含义

    1)一个文档,特别是有一定篇幅的文档,在每个自然段中包含至少一个特定的含义,这个和人的写作习惯,说话方式有关,或者说是局部性原理,就是提出一个话题后,会紧接着论述这个话题,而不会左右环顾而言它.而某些html页面由于追加的广告,这种分段分析的方法可以有效地去除不相关的概念,避免干扰。

    2)为了提取文档的含义,通常需要了解文档每个自然段的含义,通过每个自然段的含义,寻找最相关的一组,并形成一个概念,而这个概念就是整篇文档所要描述的意思。

    

   首先在含义数据库上的描述是不彻底的,不全面的,称之为方法和系统我认为是有问题的.如何有效地归类和存储并不是专利的重点.如何更好的扩展系统也不全面,权力要求书中,仅仅提到了关键词,链接,广告,等几个有价值的待匹配项目.

   一句话,这种将文档分段分析,以及用来提供广告,或者链接的展示的,这种内容和资源匹配,是该专利的主要重点.

   

 

 

 

 

 

 

英文专利连接

http://v3.espacenet.com/textdoc?DB=EPODOC&IDX=EP1649396&F=0

中文专利链接

http://search.sipo.gov.cn/sipo/zljs/hyjs-yx-new.jsp?recid=CN200480021922.5&leixin=fmzl&title=%D3%C3%D3%DA%C8%B7%B6%A8%CE%C4%B5%B5%B5%C4%BA%AC%D2%E5%D2%D4%CA%B9%CE%C4%B5%B5%D3%EB%C4%DA%C8%DD%C6%A5%C5%E4%B5%C4%B7%BD%B7%A8%BA%CD%CF%B5%CD%B3&ipc=G06F17/30(2006.01)I 

<think>好的,用户让我介绍一下系统智能巡检专利专利文档。首先,我需要确定用户的需求是什么。可能他们正在考虑申请类似的专利,或者想了解现有技术的情况。系统智能巡检通常涉及自动化检测、数据分析、故障预测这些方面,所以专利文档的结构应该包括技术领域、背景、发明内容、附图说明等部分。 接下来,我得考虑专利文档通常包含哪些必要部分。比如技术领域部分需要明确说明专利适用的范围,比如电力、通信、工业设备等。背景技术部分要描述现有技术的不足,比如传统巡检效率低、依赖人工、无法实时监测等。这样能突出发明的必要性。 然后,发明内容部分需要详细说明系统的组成,比如传感器网络、数据传输、数据处理模块、智能分析算法等。可能还要提到使用的技术,比如机器学习、物联网、大数据分析。这里需要具体一些,比如使用哪种算法进行异常检测,如何实现预测性维护。 权利要求部分很重要,因为这是专利保护的核心。可能需要包括巡检系统的整体架构、数据处理方法、自学习优化机制等。附图说明要配合图纸,展示系统架构、流程图、界面设计等。具体实施方式则要提供技术细节,比如硬件选型、软件框架、算法参数设置等。 用户可能还关心创新点在哪里,比如是否引入了边缘计算、多模态数据融合,或者自适应的诊断策略。另外,专利文档的撰写需要符合规范,比如用词准确,结构清晰,避免模糊描述。可能还需要提到实际应用案例,比如在某个行业中提高了巡检效率,降低了成本。 需要确保回答覆盖专利文档的主要部分,同时给出一个示例框架,帮助用户理解如何组织内容。还要提醒用户如果需要撰写专利,最好咨询专利代理机构,确保符合法律要求。可能用户对专利流程不熟悉,所以补充这点会更有帮助。 最后检查是否有遗漏的部分,比如技术效果、具体实施例,以及权利要求的具体项数。确保使用中文,并且数学公式术语符合格式要求。避免使用专业术语过多,保持解释清晰易懂,特别是如果用户并非技术背景的话,可能需要更简明的语言。</think>以下为系统智能巡检专利文档的核心内容框架及技术要点解析(注:具体专利需以实际申请文件为准): --- ### **专利名称** 基于人工智能的XX系统智能巡检方法及装置 (示例:电力设备/工业机器人/通信基站等场景) --- ### **技术领域** 1. 所属领域 - 工业自动化、物联网、设备运维 - 具体应用场景(如电力系统、轨道交通、数据中心等) --- ### **背景技术** 1. **传统巡检痛点** - 人工巡检效率低、成本高 - 依赖经验判断,漏检/误检率高 - 无法实时监测设备状态 - 故障预测能力不足 2. **现有技术缺陷** - 单一传感器数据分析可靠性低 - 算法泛化能力差(如仅适用于特定设备) - 缺乏自学习优化机制 --- ### **发明内容** 1. **系统架构** ``` 传感器网络 → 边缘计算节点 → 云端分析平台 → 可视化终端 ``` - **硬件层**:多模态传感器(振动、温度、图像等)+ 边缘计算设备 - **算法层**: - 基于深度学习的异常检测模型(如LSTM-Autoencoder) - 故障模式匹配库(知识图谱构建) - 自适应参数优化算法 2. **创新技术点** - **多源数据融合**:通过注意力机制加权处理传感器数据 - **预测性维护**:构建设备健康指数(Health Index, HI) $$ HI(t) = \sum_{i=1}^n w_i \cdot f(x_i(t)) $$ 其中 \( w_i \) 为特征权重,\( f(\cdot) \) 为退化函数 - **动态路径规划**:结合设备风险等级优化巡检路线 --- ### **权利要求**(示例条款) 1. 一种智能巡检系统,其特征在于包含: - 分布式传感器网络 - 基于联邦学习的边缘计算模块 - 支持增量更新的故障知识库 2. 根据权利要求1所述的方法,其特征在于故障诊断步骤包括: - 数据标准化处理 - 时频域联合特征提取 - 基于迁移学习的跨设备泛化诊断 --- ### **附图说明** 1. **系统架构图** - 展示硬件部署与数据流走向 2. **算法流程图** - 数据预处理 → 特征工程 → 模型推理 → 决策输出 3. **可视化界面示例** - 设备健康热力图、故障溯源可视化 --- ### **具体实施方式** 1. **硬件选型** - 传感器:MEMS振动传感器、红外热像仪 - 边缘设备:NVIDIA Jetson系列嵌入式模块 2. **软件实现** - 开发框架:PyTorch + ROS(机器人操作系统) - 核心算法代码段(示例): ```python class AnomalyDetector(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.encoder = nn.LSTM(input_size=64, hidden_size=128) self.decoder = nn.Linear(128, 64) def forward(self, x): # 时间序列重构误差计算 encoded, _ = self.encoder(x) decoded = self.decoder(encoded) return torch.mean((x - decoded)**2, dim=1) ``` --- ### **技术效果** 1. 运维效率提升 - 巡检人力成本降低60%以上 - 故障发现响应时间缩短至分钟级 2. 可靠性验证 - 在XX电网试点中实现98.7%的异常检测准确率 - 误报率低于传统方法(<2% vs 15%) --- ### **注意事项** 1. 专利文档需严格遵循《专利审查指南》格式要求 2. 建议配合具体实施例(如实验数据、对比测试结果) 3. 权利要求的层次设计需体现技术方案的保护范围 如需撰写完整专利文件,建议委托专业代理机构,并提前进行专利检索以避免重复。
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