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公开(公告)号：CN103217997A
公开(公告)日：2013-07-24
申请号：CN201310104374.3
申请日：2013-03-28
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G05D27/02
CPC classification number: Y02P20/124
Abstract: 本发明公开了一种微波烘箱及应用。包括微波系统、恒温鼓风系统、排湿系统、温度监控系统、湿度监控系统、气体监测系统和控制系统。控制系统基于LabVIEW实现。本发明的微波烘箱综合利用微波高温干燥效率高和烘箱温度分布均匀的特点，具备热处理效率高、温度分布均匀、产品热处理程度智能识别、自动化程度高等特点；另外，在LabVIEW的支持下，用户只需在操作界面就可以实现数据实时采集、处理和显示，并对热处理过程进行快速、精确的控制。本发明的微波烘箱应用于实验室、食品、化工和化纤工业生产热处理领域。
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公开(公告)号：CN117094427A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310785552.7
申请日：2023-06-29
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/006 , G06N3/044 , G06N3/08
Abstract: 一种基于蜜蜂算法优化LSTM的水质分类预测方法，旨在提高水质分类预测准确性和效率，该方法属于水质预测领域。本发明采用蜜蜂算法对LSTM模型进行epochs和units的超参数寻优，首先针对大型数据集，利用LSTM模型对水质数据建模，并随机初始化蜜蜂算法参数，通过不断迭代和更新搜索到更优的参数组合以建立优化模型。其次针对小型水域数据量有限的问题，先选择具有相似特征的公共水质数据集对LSTM模型进行预训练，再将预训练模型应用于小型水域数据集进行模型微调，使用公式初始化蜜蜂算法参数，并同样将其用于epochs和units超参数寻优以获取更加优化的模型并减少模型训练时间和计算成本。
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公开(公告)号：CN116910506A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310727329.7
申请日：2023-06-19
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/23213 , G06N3/0455
Abstract: 针对负荷聚类问题，目前大多是直接聚类的方式，在面临如今数据量和数据维度激增的情况时，并不能很好的进行有效的聚类。我们通过长短期记忆网络和卷积网络组成的时空变分自编码器进行潜在特征提取，针对变分自编码器降维数据在聚类方面的不足，构建网络分类器，使用sigmoid函数初步分类后通过联合误差优化模型。与传统算法和现有降维算法相比，时空网络变分自编码器模型能够更好的提取潜在特征，降维的数据，更加适合在下游的聚类算法的使用。其次，所获取的低维数据，特征更加明显，在类间更加远离，内类更加紧密，在聚类指标上变现效果也更加好。
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公开(公告)号：CN114820302A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210288078.2
申请日：2022-03-22
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本专利发明公开了一种基于残差稠密卷积神经网络和边缘增强的改进图像超分辨率重建方法，在算法模型中，首先将图片分为色度通道和亮度通道。对于色度通道，使用双三次插值法放大图片后，使用引导滤波来使边缘锐化，增强边缘特征。为了增强模型深度，更好的提升模型的表现能力，对于色度通道，使用提出的残差稠密卷积神经网络，它堆叠了两个残差稠密块，用来更好的提取色度通道的边缘特征和细节信息。此方法可以有效地维持了高频细节，并提供了比其他方法更好的结果。在不同的图像数据集上评估了这本专利提出算法的性能，并与其他方法进行了比较，得出的实验结果也证明了提出的方法更优。
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公开(公告)号：CN114004287A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111223646.2
申请日：2021-10-20
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/40
Abstract: 本发明涉及地下排水管道缺陷的多类分类方法，为了弥补管道缺陷分类过程中人工准确率不高的问题，提出了一种多类分类支持向量机(MSVM)的方法进行对管道缺陷分类。先将排水管道原图像进行一系列的预处理，再将预处理后的管道缺陷图像进行划分子图，得到管道图像不同部分的子图像，再从大量图像中获得裂纹、错口、腐蚀这三种功能性缺陷图像，构建数据图库，为下一步特征提取提供图像数据。在获得管道三种缺陷的对应图库后，对图像进行轮廓增强算法，以增强缺陷图像特征，再对特征进行提取，最后使用多类分类支持向量机(MSVM)的方法进行缺陷的分类。实验结果表明，相比较于人工分类以及其它算法，此方法能更好的对管道缺陷进行分类，提高准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113838066A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111127583.0
申请日：2021-09-18
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 大量改进的模糊C均值聚类算法已广泛用于灰度和彩色图像分割。然而，大多数分割是耗时的，且无法为彩色图像提供所需的分割结果。一个是由于群集中心与本地相邻窗口内的像素之间的重复距离计算，局部空间信息的结合常常导致高计算复杂性。另一个是常规邻近窗口通常会破坏图像的真实局部空间结构，从而导致分割不良。我们定义多尺度形态梯度重建操作以获得具有精确轮廓的超像素图像。与传统的固定尺寸和形状相比，超像素图像提供更好的自适应和不规则的局部空间邻域，该邻域有助于改善彩色图像分割。其次，基于所获得的超像素图像，原始彩色图像是简化的，该算法提供了更好的分割结果，并且比彩色图像分割的最先进的聚类算法需要更少的时间。
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公开(公告)号：CN103064446A
公开(公告)日：2013-04-24
申请号：CN201310000318.5
申请日：2013-01-01
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G05D23/19
Abstract: 本发明公开了一种微波烘箱混合热处理智能控制方法。湿物料进炉腔，首先启动微波热处理程序烘干湿物料，当炉腔内的环境湿度高于设定值时启动排湿系统，水蒸气通过排湿系统排除，当炉腔内的环境湿度低于设定值时，程序自动切换到恒温鼓风热处理状态，在恒温鼓风热处理状态下运行一定时间，完成干燥和热处理，整个热处理过程都在控制系统的控制下进行。本发明的热处理方法及控制技术综合利用微波高温干燥效率高和烘箱温度分布稳定的特点可以大幅度降低热处理的时间并改善温度均匀性，提高生产效率和热处理质量，且在工控技术的支持下,用户只需在操作界面就可以实现数据实时采集、处理和显示,并对热处理过程进行快速、精确的控制。
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公开(公告)号：CN114820302B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202210288078.2
申请日：2022-03-22
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06T3/4053 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本专利发明公开了一种基于残差稠密卷积神经网络和边缘增强的改进图像超分辨率重建方法，在算法模型中，首先将图片分为色度通道和亮度通道。对于色度通道，使用双三次插值法放大图片后，使用引导滤波来使边缘锐化，增强边缘特征。为了增强模型深度，更好的提升模型的表现能力，对于色度通道，使用提出的残差稠密卷积神经网络，它堆叠了两个残差稠密块，用来更好的提取色度通道的边缘特征和细节信息。此方法可以有效地维持了高频细节，并提供了比其他方法更好的结果。在不同的图像数据集上评估了这本专利提出算法的性能，并与其他方法进行了比较，得出的实验结果也证明了提出的方法更优。
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公开(公告)号：CN115359399A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211009189.1
申请日：2022-08-22
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06V20/40 , G06N20/00 , G06V10/74 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及基于改进YOLOX的地下排水管道缺陷检测识别方法，为了实现地下排水管道缺陷检测识别自动化，提出了一种基于改进YOLOX的方法来对地下排水管道缺陷进行检测识别。首先将获取的地下排水管道视频进行帧提取，对提取的视频帧进行图像质量筛选以及缺陷分类，并将裂缝和错口两种缺陷类型图像采用GAN网络进行图像生成，挑选图像质量高的生成图像加入到地下排水管道缺陷图像数据集中，将得到的地下排水管道缺陷图像数据集进行数据集增强操作。最后将地下排水管道缺陷数据集输入到改进的YOLOX算法中，对地下排水管道缺陷进行检测识别。实验结果表明，相比较于人工判别以及传统的机器学习方法，此方法能更好的对地下排水管道缺陷进行检测识别。
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公开(公告)号：CN110474682B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN201910722388.9
申请日：2019-08-06
Applicant: 桂林理工大学
IPC: H04B10/116 , H04B3/54
Abstract: 本发明目的在于提供一种叠加自然光的PLC融合可见光通信的信号发送方法，方法包括一个信号发送装置，装置包括自然光收集器、自然光调制器、LED调制器、PLC信号接收器、光发射器、光开关、LED灯。方法将PLC电力线载波通信和VLC可见光通信两种技术相结合，在通信的可见光信号中叠加了自然光。方法可以从电力线载波中提取PLC信号，并根据PLC信号将装置采集的自然光或LED灯发出的灯光，转化为可见光通信信号，实现有线的电力线载波通信到无线通信的转换，同时有效避免了射频通信有电磁辐射，以及在白天采用可见光通信需要开灯的不足，是构造智能楼宇通信体系中，有线信道到无线信道的一种绿色、高效、节能、安全的方式。
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