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公开(公告)号：CN111210009A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010039251.6
申请日：2020-01-14
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明提供了一种基于信息熵的多模型自适应深度神经网络滤波器嫁接方法，包括依次执行以下步骤：步骤一：每个周期内多个模型权值正常迭代更新；步骤二：计算每一层滤波器的信息熵；步骤三：相邻两个网络自适应的加权平均作为新的权值。本发明的有益效果是：1.该方法能够激活模型中的无效滤波器，从而在不改变模型结构的情况下提高模型的准确率；2.该方法提出使用滤波器的信息熵来评价滤波器的质量，相比使用范数能够更加准确地评价滤波器质量，相比计算输出特征图的信息熵需要更少的计算量；3.该方法提出自适应加权平均函数，针对每一层的特点，动态的调节两个模型中滤波器保留的比例，相比给所有层设置统一的系数更加的灵活。
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公开(公告)号：CN103630567B
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201310716967.5
申请日：2013-12-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 用于测量半透明材料试样发射率的抗背景噪声的试样加热系统，它涉及一种加热系统，属于半透明材料加热技术领域。本发明为了解决现有半透明材料发射率测量装置中的材料试样加热系统体积庞大、结构复杂、试样背景辐射特性复杂、成本高的技术问题。本发明包括加热器和PID温度控制器，加热器包括加热器壳体、方形弹簧固定片、加热片电源引线、圆形平板电阻加热片、温度传感器探头、加热器保温层和温度传感器引线。本发明在加热片的半透明材料试样侧涂有黑体涂层，使得试样加热过程中背景辐射特性简单，有利于半透明材料发射率测量中背景辐射的扣除；本发明采用电阻加热片直接加热的方式，具有体积小、结构简单、加热快、成本低、耗能低的优点。
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公开(公告)号：CN103630567A
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201310716967.5
申请日：2013-12-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 用于测量半透明材料试样发射率的抗背景噪声的试样加热系统，它涉及一种加热系统，属于半透明材料加热技术领域。本发明为了解决现有半透明材料发射率测量装置中的材料试样加热系统体积庞大、结构复杂、试样背景辐射特性复杂、成本高的技术问题。本发明包括加热器和PID温度控制器，加热器包括加热器壳体、方形弹簧固定片、加热片电源引线、圆形平板电阻加热片、温度传感器探头、加热器保温层和温度传感器引线。本发明在加热片的半透明材料试样侧涂有黑体涂层，使得试样加热过程中背景辐射特性简单，有利于半透明材料发射率测量中背景辐射的扣除；本发明采用电阻加热片直接加热的方式，具有体积小、结构简单、加热快、成本低、耗能低的优点。
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