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公开(公告)号：CN118180632A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410456147.5
申请日：2024-04-16
Applicant: 中国机械总院集团哈尔滨焊接研究所有限公司
IPC: B23K26/348 , B23K26/70
Abstract: 本发明提出一种厚板超高功率激光‑埋弧复合深熔焊接方法及装置，将超高功率激光与埋弧焊相结合，能够实现厚板低气孔率的高效、优质焊接。该复合深熔焊接方法具体为：两块待焊板的对焊面采用双Y形坡口；沿焊接方向，激光热源在前，埋弧热源在后，且激光热源和埋弧热源在同一直线上，共熔池；其中所述激光热源相对待焊板法线方向前倾，埋弧热源相对待焊板法线方向后倾；焊接时，埋弧焊丝在所述激光热源和埋弧热源的共同作用下熔化进入熔池，对单面坡口进行焊接，一面坡口焊接好后，进行另一面坡口的焊接。
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公开(公告)号：CN117464140A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311668136.5
申请日：2023-12-06
Applicant: 中国机械总院集团哈尔滨焊接研究所有限公司
Abstract: 本发明提供一种适用于水平环形焊缝的窄间隙埋弧焊装置，涉及焊接自动化技术领域，包括龙门架、窄间隙埋弧焊机头、旋转平台和旋转驱动装置，窄间隙埋弧焊机头设置于龙门架的横梁上，旋转平台设置于横梁下方，旋转平台用于支撑待焊接板，旋转驱动装置能够驱动旋转平台旋转并带动待焊接板旋转。本发明提供的适用于水平环形焊缝的窄间隙埋弧焊装置能够实现对水平环焊缝进行自动焊接。
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公开(公告)号：CN221676074U
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202323308282.5
申请日：2023-12-06
Applicant: 中国机械总院集团哈尔滨焊接研究所有限公司
Abstract: 本实用新型公开了一种双钨极氩弧焊枪，涉及钨极氩弧焊技术领域，主要包括连接板、双钨极枪体、送丝机构、送丝调整机构以及热丝电源连接板，双钨极枪体安装于连接板上；送丝机构包括导电嘴以及绝缘送丝管，绝缘送丝管用于供焊丝穿过，导电嘴设置于绝缘送丝管的前端；送丝调整机构包括焊丝调整夹块以及焊丝调整固定轴，焊丝调整固定轴安装于连接板上，且能够沿连接板上下移动，焊丝调整夹块转动安装于焊丝调整固定轴上，绝缘送丝管夹持于焊丝调整夹块上；热丝电源连接板安装于绝缘送丝管的后端，且与热丝电源的线缆连接。本实用新型焊丝调节方便，能够保证焊丝与钨极之间的最佳位置关系，通过电流产生的电阻热加热焊丝，提高焊接效率和焊接效果。
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公开(公告)号：CN107122788B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201710139144.9
申请日：2017-03-09
Abstract: 一种基于心电信号的身份识别方法，包括：获取包括了用户的多个周期的心拍数据的心电信号样本数据集，并将心电信号样本数据集分割为多个单周期心拍数据；利用白化技术去除心拍数据的相关性；在去除了相关性的心拍数据上利用PCA算法提取心拍数据主特征；根据主特征，采用基于RPROP算法建立并训练神经网络分类器；利用已训练的神经网络分类器对输入的心电信号数据进行识别。有益效果为：基于PCA白化算法的心电信号的特征提取简单，最大限度保全原有信号数据的有用信息。基于RPROP算法训练神经网络分类器的方法能快速得到满足实际应用要求的分类器。结合PCA白化特征和RPROP算法提高神经网络的分类效率，使得内存资源消耗降低，识别速度和准确率都能得到有效提升。
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公开(公告)号：CN107122788A
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201710139144.9
申请日：2017-03-09
Abstract: 一种基于心电信号的身份识别方法，包括：获取包括了用户的多个周期的心拍数据的心电信号样本数据集，并将心电信号样本数据集分割为多个单周期心拍数据；利用白化技术去除心拍数据的相关性；在去除了相关性的心拍数据上利用PCA算法提取心拍数据主特征；根据主特征，采用基于RPROP算法建立并训练神经网络分类器；利用已训练的神经网络分类器对输入的心电信号数据进行识别。有益效果为：基于PCA白化算法的心电信号的特征提取简单，最大限度保全原有信号数据的有用信息。基于RPROP算法训练神经网络分类器的方法能快速得到满足实际应用要求的分类器。结合PCA白化特征和RPROP算法提高神经网络的分类效率，使得内存资源消耗降低，识别速度和准确率都能得到有效提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118196120A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410388912.4
申请日：2024-04-01
Applicant: 吉林大学第一医院
IPC: G06T7/11 , G06T7/73 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本申请公开了一种人脑部缰核结构分割方法、装置、电子设备及存储介质，属于数据处理技术领域，其中，人脑部缰核结构分割方法包括：获取脑部的MP2RAGE序列磁共振数据，MP2RAGE序列磁共振数据包括UNI磁共振数据和T1mapping磁共振数据；将MP2RAGE序列磁共振数据输入到训练好的深度学习分割网络，得到人脑部缰核结构分割结果，深度学习分割网络基于交叉注意力机制构建而成。该方法利用训练好的深度学习分割网络实现了缰核结构的快速、精准分割，不再依赖人工提取，并且该模型结合交叉注意力机制利用跨模态之间的互补信息，基于不同模态的磁共振影像对缰核结构进行分割，实现了人脑部缰核结构的精准定位及分割。
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公开(公告)号：CN118035823A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410099542.2
申请日：2024-01-23
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N20/00 , A61B5/346 , A61B5/00
Abstract: 本发明提出了一种基于AHR‑BLS模型的可持续学习心电数据分类方法，包括：对样本心电数据预处理；将样本心电数据划分为原始训练集、新增训练集和测试集；将原始训练集和新增训练集输入AHR‑BLS模型；通过模型中的BLS模块对原始训练集特征提取得到原始特征节点和原始增强节点，对其进行连接得到原始展开矩阵；通过哈希编码模块对原始展开矩阵进行哈希独立编码得到原始编码结果；通过原始编码结果、原始标签矩阵求解优化公式得到原始权重矩阵；将新增训练集输入到模型，通过正则化修正增量算法更新原始权重矩阵；将测试集输入到模型中进行测试；将待测心电数据输入到模型得到心电信号分类结果。从而提高心电信号分类的准确性。
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公开(公告)号：CN117408125A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311351835.7
申请日：2023-10-19
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的光腔内环境的控制方法，其方法为：第一步、利用长短期记忆网络LSTM拟合历史数据得到实际系统的虚拟代理模型；第二步、当迭代次数满足结束条件时，将全局最优值作为PIDNN上位机程序的初始权值，实时接收传感器的值并计算出反馈量；有益效果：本发明提供的基于机器学习的光腔内环境的控制方法将LSTM事先辨识得到的虚拟代理模型作为神经网络控制器的控制对象，模拟实际系统输出，进行控制参数的离线仿真优化，解决了粒子群算法在线训练过程中，存在的公平性和运行时间长的问题，避免了神经网络控制器陷入局部最优，从而实现控制效果的提升。
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公开(公告)号：CN117128874A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311200339.1
申请日：2023-09-18
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于机器视觉的农作物植株高遥测方法及系统，属于农作物高度测量技术领域，远程遥控履带车移动，通过一杆上下的两个深度相机获得农作物植株深度图像，识别提取数据特征进行株高计算，计算像素坐标长度与实际长度的转换比例，得到农作物植株高的实际长度。可实现前端近距离株高测量，遥测终端远程操控，在保证计算准确性的基础上，极大解放了人力成本，提高了识别效率。
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公开(公告)号：CN111599464A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010401516.2
申请日：2020-05-13
Applicant: 吉林大学第一医院
Abstract: 本发明提供了一种基于直肠癌影像组学研究的新型多模态融合辅助诊断方法，包括：步骤一、获取直肠癌多种模态的医学影像，并进行预处理；步骤二、对预处理之后的医学影像进行分层分割，并获取每一层医学影像对应的感兴趣区域；步骤三、对每一种模态医学影像的每一个感兴趣区域进行特征提取，获取对应的高维影像组学特征；步骤四、对所获取样本及对应获取得到的高维影像组学特征进行随机划分得到训练集和测试集，并在训练组数据内进行特征降维；步骤五、基于T2加权成像、弥散加权成像及CT影像的低维影像组学特征，分别构建影像组学标签；步骤六、对所获得的各个标签进行系数加权，经线性组合后得到多模态融合影像组学评分，用于直肠癌辅助诊断。
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