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公开(公告)号：CN111613200A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010454983.1
申请日：2020-05-26
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G10K11/178 , G06N20/00 , G06F17/13
Abstract: 本发明提供一种基于强化学习的降噪方法，涉及噪声控制技术领域。该方法基于现有的主动降噪系统实现；通过误差传感器采集到的残余噪声声压值与控制器控制次级扬声器发出抵消声信号的关系建立降噪策略函数；然后依据降噪奖励函数对降噪过程进行建模，按照降噪策略执行降噪后，将后续各个时刻依据奖励函数获得的累计奖励值最大化作为建模降噪策略的依据；建立关于累计奖励值的价值函数，并迭代更新价值函数，得到最优价值函数，进一步得到最大化的累计奖励，并确定此时的降噪策略为最优；控制器按照当前最优降噪策略控制次级扬声器进行降噪。该方法有效解决了传统降噪控制器降噪性能不佳的问题，具有更强的泛化能力及更广泛的适用范围。
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公开(公告)号：CN110830291A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911043848.1
申请日：2019-10-30
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明提供一种基于元路径的异质信息网络的节点分类方法，涉及深度学习与网络嵌入技术领域。该方法首先获取异质信息网络中的所有元路径，得到元路径集，并在得到的元路径集中增加节点与节点间的元路径数量；然后确定每个元路径的特征向量；最后根据元路径所得到的特征向量，获取到异质信息网络中节点的特征向量表示方式，利用卷积神经网络对元路径中的节点进行分类。本发明方法利用元路径获取到节点与节点间的路径，在一定程度上，简化了异质信息网络训练过程，提高了最终分类结果的准确性。
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公开(公告)号：CN109784740A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910061305.6
申请日：2019-01-23
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提出一种多模式城市车辆共乘系统及使用方法，包括：单次多源共乘服务模块与长期共乘服务模块；单次多源共乘服务模块提供单次多源车辆共乘模式；长期共乘服务模块提供长期车辆共乘模式；单次多源共乘服务突破了传统单次共乘单司机单乘客的限制，将更多乘客纳入服务范围，提高车辆利用率，降低出行成本和尾气污染；长期共乘服务提供一种更为稳定便利的共乘模式，通过构建稳定的阶段性共乘组，组内用户无需每天进行单次共乘匹配，提高了用户共乘的便利性；相对于每天更换组员的单次共乘，长期共乘组内成员稳定，共乘的安全性也更高；同时，长期共乘减少出行经济及时间成本，提高私家车利用率，降低尾气污染，缓解交通拥堵、停车场不足等现象。
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公开(公告)号：CN109473120A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811350942.7
申请日：2018-11-14
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提供一种基于卷积神经网络的异常声音信号识别方法，涉及声信号分类与识别技术领域。该方法首先利用现有的异常声音库采集6种异常声音样本，构成样本声音库，并形成带噪样本；然后对样本声音库中的声音进行预处理，并按照在时间和频域两个维度上排列成为二维的声音特征图，作为卷积神经网络模型的输入；使用代价函数计算训练集的实际输出结果与标签结果之间的误差，利用反向传播算法传递差值，并更新卷积神经网络的全连接层中的权值向量；使用监督学习方法训练卷积神经网络模型；最后输入测试集中的数据，验证卷积神经网络模型的准确性。本发明提供的基于卷积神经网络的异常声音信号识别方法，能够更加高效准确的识别出异常声音信号。
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公开(公告)号：CN109033994A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810717584.2
申请日：2018-07-03
Applicant: 辽宁工程技术大学
CPC classification number: G06K9/00302 , G06K9/00281 , G06K9/6267 , G06K2009/4666 , G06N3/0454 , G06N3/0481 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于卷积神经网络的人脸表情识别方法，涉及人脸表情识别技术领域。该方法首先采集人脸表情图片，下载FER‑2013人脸库与CK+人脸库，将图像分为训练集与测试集，然后对采集的图像进行预处理，得到96*96大小的灰度图像，建立卷积神经网络模型，并利用训练集进行训练，计算训练的实际输出结果与标签值之间的误差，通过反向传播算法自顶向下传递差值，并利用权值更新公式更新权值，训练完后，保存训练完成的网络模型，输入测试集的图像到训练模型中，计算识别率。本发明中，对人脸表情识别方法进行改进，模型的收敛速度提高，识别效率提高，改变了该卷积神经网络的准确率，在一定程度上提高了人脸表情识别效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118015592A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410171707.2
申请日：2024-02-07
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06V20/58 , G06N3/096 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/44
Abstract: 本发明提供一种光线不足场景下的车辆目标检测方法，涉及自动驾驶技术领域。该方法设计由教师网络和学生网络组成的基于深度学习的知识蒸馏网络框架，教师网络首先针对低光图像的特点进行图像预处理，对低光图像做特征变换将图像变为不同尺度的特征图；再对不同尺度的特征图进行卷积操作提取光照特征，并进行上采样对特征图进行光照信息增强；然后进行知识蒸馏，将教师网络的特征学习能力及参数进行蒸馏，最后通过卷积层输出检测图，并向学生网络传递检测信息。该方法提升了在光线不足场景下车辆检测的准确率，对光线不足环境有一定的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117198308B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311165355.1
申请日：2023-09-11
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G10L21/003 , G10L21/013 , G10L25/18
Abstract: 本发明公开了一种车内反馈音效的风格迁移方法，采集原始风格音乐音频的双通道音乐样本生成音频样本集；通过对音频样本集中的音乐样本进行CQT变换特征提取获取CQT频谱Xcqt；并基于风格迁移算法对CQT频谱Xcqt进行音频风格迁移处理，获取目标风格音频；将获取的所述目标风格音频输出至汽车内，实现车内反馈音效的风格迁移过程。本发明提供了一种车内反馈音效的风格迁移方法，有效的解决了现有方法生成的音频质量不高，无法完整保留原始音频旋律的问题；使在保留原始音频旋律的同时实现音色的转变，生成高质量的音频，提升了人们对汽车座舱的声音体验感。
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公开(公告)号：CN116312630A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310155618.4
申请日：2023-02-23
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提供一种汽车座舱的声音事件检测方法，涉及智能座舱技术领域。该方法首先获取汽车座舱声音音频，构建汽车座舱声音事件关系图；并对音频进行预处理，得到音频特征序列；再构建声学特征和时序信息学习模块，进行声音事件声学特征和时序信息的学习；并根据构建的声音事件关系图提取事件关系及影响力权重；然后构建声音事件分类网络，获取声音事件分类分数，并对部分声音事件进行分类；构建影响力模块，使用事件之间的相关性进行声音事件的判断和分类；最后构建声音事件检测结果模块，输出声音事件检测结果；该方法同时考虑到声音事件同时发生和相继发生的关联性，对常见度很低的罕见声音事件额外增加权重，更加有效的检测罕见的声音事件。
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公开(公告)号：CN110830291B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN201911043848.1
申请日：2019-10-30
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: H04L41/14 , H04L41/142
Abstract: 本发明提供一种基于元路径的异质信息网络的节点分类方法，涉及深度学习与网络嵌入技术领域。该方法首先获取异质信息网络中的所有元路径，得到元路径集，并在得到的元路径集中增加节点与节点间的元路径数量；然后确定每个元路径的特征向量；最后根据元路径所得到的特征向量，获取到异质信息网络中节点的特征向量表示方式，利用卷积神经网络对元路径中的节点进行分类。本发明方法利用元路径获取到节点与节点间的路径，在一定程度上，简化了异质信息网络训练过程，提高了最终分类结果的准确性。
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公开(公告)号：CN111651559A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010474094.1
申请日：2020-05-29
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F16/9537 , G06F40/211 , G06F40/289 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提供一种基于事件抽取的社交网络用户关系抽取方法，涉及文本信息处理技术领域。该方法首先获取社交网络数据中的文本信息并进行预处理后进行三元组框架抽取；将多个三元组框架看作是一个事件，三元组框架中的任意子元素集看作是三元组框架的子集，用于表示事件的特征；通过三元组框架的突发值来选择事件的特征，进而确定多个事件簇中心；再对三元组框架进行特征聚类，得到多个事件簇，构成事件簇集合；根据事件簇集合，判断两用户所发布的内容是否在同一事件簇中，若在，则两用户之间存在关系，形成用户对；利用非监督模型对用户之间的关系进行抽取，得到用户关系三元组。本发明方法提高了用户关系抽取的准确性以及实时性。
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